重新编码多个相邻列，使 1=1，否则=0答案

【问题标题】：Recoding multiple adjacent columns so that 1=1, otherwise=0重新编码多个相邻列，使 1=1，否则=0
【发布时间】：2022-01-03 21:55:22
【问题描述】：

在重新编码 19 个连续变量（列）以使 1=1 否则 =0（即任何其他值变为零）的简单任务中运气不佳。 19 个变量是 s40b.1:s40b.19。这是我尝试过的...

df %>% 
mutate_at(vars(c(s40b.1:s40b.19), function(x) {
    case_when(
      x ==1 ~ 1,
      x != 1 ~ 0)
  })

【问题讨论】：

mutate_at 已被取代，请使用mutate(across(.., ..))。我认为df %>% mutate(across(s40b.1:s40b.19, ~ +(. == 1))) 应该可以工作，但如果没有样本数据，我无法真正验证它。
如果您需要更具体的帮助，那么我认为您需要使这个问题可重现，包括样本数据和给定样本数据的预期输出。

标签： r dplyr case

【解决方案1】：

如果您想要基本的 R 方法，您应该可以使用 lapply() - 因为我没有您的确切数据，所以我制作了一些示例数据，但不确定它是否与您所拥有的大致相同。

## Create sample data
sample_data <- data.frame(id = sample(LETTERS, 50, replace = TRUE),
                          c1 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c2 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c3 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c4 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c5 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c6 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c7 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c8 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c9 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c10 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c11 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c12 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c13 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c14 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c15 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c16 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c17 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c18 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE),
                          c19 <- sample(1:10, 50, replace = TRUE))
cols <- sprintf("s40b.%s",seq(1:19))
names(sample_data)[2:20] <- cols

使用lapply() 将列 s40b.1 转换为 s40b.19：

cols <- sprintf("s40b.%s",seq(1:19))

sample_data[cols] <- lapply(sample_data[cols], function(x){ifelse(x != 1, 0, 1)})

【讨论】：

【解决方案2】：

也许是这样的......



df_new<-df %>%
  mutate(across(contains("s40b"), ~if_else(.x==1, 1, 0)))

【讨论】：

此方法将转换整个数据框中不等于 0 的所有内容，包括超出所需范围的列（例如，研究或位置 ID 编号/字符）
抱歉，错过了。查看上面的修改