R 的新手，我有一个关于数据清理的问题。
我有一列包含汽车的驱动类型 - 四轮、全轮、两轮等
问题是没有标准化，所以有些行有四轮驱动、四轮驱动、四轮驱动、四轮驱动等
第一步很简单，即将所有内容都大写，但我遇到问题的步骤是将每个值更改为标准，例如 4WD，而无需重新编码每个独特的驱动器。
类似于 For Each 列中的值，如果值 LIKE/CONTAINS "FOUR" 更改为 "4WD"。
我研究了 recode 和 stringdist 和 mutate，但找不到合适的。当我输入它时，听起来我需要一个循环，但不确定确切的语法。
如果解决方案可以与 tidyverse 一起使用，那就太好了！
【问题讨论】：
match() 以帮助解决此问题。
标签： r data-cleaning
欢迎来到 StackOverflow！我已经回答了您的问题，但在未来，请提供一小部分数据样本，以便我们更轻松地解决您的问题。深思：How to make a reproducible example
require(plyr)
require(dplyr)
# Since you haven't provided a data sample, I'm going to assume your dataframe is named "DF" and your column's name is "Drive"
# Set everything to lowercase to pare down uniqueness
DF <- mutate(DF, Drive = replace(Drive, Drive, tolower(Drive)))
# You'll need one line like this for each replacement. Of the following form:
# <column_name> = replace(<column_name>, <condition>, <new value>)
DF <- mutate(DF, Drive = replace(Drive, Drive == "4 wheel drive", "4WD"))
【讨论】：
您可以使用ifelse 和grepl。将grepl 的第一个参数更改为与您所需的所有情况相匹配的参数。下面搜索包含“4”或“FOUR”的字符串
df$cleaned_col <- ifelse(grepl('4|four', df$colname_here, ignore.case = T), '4WD', df$colname_here)
如果您想进行多重比较，您可能需要使用 dplyr::case_when 和来自 data.table 的 %like%
require(dplyr);require(data.table)
df %>% mutate(cleaned = case_when(colname %like% 'a|b' ~ "there's an a or b in there"
, colname %like% 'c' ~ "has a c in it"
, T ~ "no a or b or c"))
【讨论】：
dplyr 部分是否添加了任何内容？你的主要功能是ifelse 和grepl，这就是你所需要的。此外，您可以将all 添加到模式中。