在 R 中重新编码多个变量答案

【问题标题】：Recoding multiple variables in R在 R 中重新编码多个变量
【发布时间】：2017-05-07 20:42:51
【问题描述】：

我想在 R 中一次重新编码多个变量。这些变量位于更大的数据框中。以下是一些示例数据：

 z <- data.frame (A = c(1,2,300,444,555),
              B = c(555,444,300,2,1),
              C = c(1,2,300,444,555),
              D = c(1,2,300,444,555))

我想做的是将所有等于 300 的值重新编码为 3、444 为 4、555 为 5。

我认为我可以在列表中执行此操作。这是我尝试过的：

example_list  = list(c("A", "B", "C", "D"))

example_list <- apply(z[,example_list], 1, function(x) ifelse(any(x==555, na.rm=F), 0.5,
                                                              ifelse(any(x==444), 0.25),
                                                              ifelse(any(x==300), 3, example_list)))

我得到这个错误：

Error during wrapup: invalid subscript type 'list'

然后尝试使用“lapply”，我得到了这个错误：

Error during wrapup: '1' is not a function, character or symbol

即使这样，我也不确定这是否是执行此操作的最佳方法...我只是想避免对多个变量逐行执行此操作。任何建议都会很棒，因为我是 R 新手，并不完全理解我做错了什么。

我确实在 SO:Question 上找到了类似的问题，但我不确定如何将其应用于我的具体问题。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用case_when：

library(dplyr)
z %>% mutate_all(
    function(x) case_when(
        x == 300 ~ 3,
        x == 444 ~ 4,
        x == 555 ~ 5,
        TRUE ~ x
    )
)

  A B C D
1 1 5 1 1
2 2 4 2 2
3 3 3 3 3
4 4 2 4 4
5 5 1 5 5

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个基本的 R 尝试，它应该可以很好地扩展并且非常快：

# set find and replace vectors
f <- c(300,444,555)
r <- c(3, 4, 5)
# replace!
m   <- lapply(z, function(x) r[match(x,f)] )
z[] <- Map(function(z,m) replace(m,is.na(m),z[is.na(m)]), z, m)

#  A B C D
#1 1 5 1 1
#2 2 4 2 2
#3 3 3 3 3
#4 4 2 4 4
#5 5 1 5 5

【讨论】：

【解决方案3】：

这看起来有点笨拙，但确实有效：

mutate_cols <- c('A', 'B')

z[, mutate_cols] <- as.data.frame(lapply(z[, mutate_cols], function(x) ifelse(x == 300, 3, 
                                                                              ifelse(x == 444, 4, 
                                                                                     ifelse(x== 555, 5, x)))))

【讨论】：

【解决方案4】：

这应该可行。

library(plyr) 
new.z<- apply(z, 1, function(x) mapvalues(x, from = c(300, 444, 555), to = c(3, 4, 5)))

【讨论】：

【解决方案5】：

z =  data.frame (A = c(1,2,300,444,555),
                 B = c(555,444,300,2,1),
                 C = c(1,2,300,444,555),
                 D = c(1,2,300,444,555))



library(expss)

to_recode = c("A", "B", "C", "D")
recode(z[, to_recode]) = c(300 ~ 3, 444 ~ 4, 555 ~ 5)

【讨论】：

感谢 Gregory 的回答。我认为这会很好用，但我似乎没有 expss 库...

【解决方案6】：

如果您已经有因子变量并且还想要因子变量作为结果，您可以使用以下代码：

library(tidyverse)
z <- data.frame (A = factor(c(1,2,300,444,555)),
                 B = factor(c(555,444,300,2,1)),
                 C = factor(c(1,2,300,444,555)),
                 D = factor(c(1,2,300,444,555)))

new.z <- z %>% 
mutate_all(function(x) recode_factor(x, "300" = "3", "444" = "4", "555" = "5"))

【讨论】：