我的数据集中有几个变量需要以完全相同的方式进行重新编码,还有一些其他需要以不同方式重新编码的变量.我试着写一个函数来帮助我,但我遇到了麻烦.
library(dplyr)
recode_liberalSupport = function(arg1){
arg1 = recode(arg1, "1=-1;2=1;else=NA")
return(arg1)
}
liberals = c(df$var1, df$var4, df$var8)
for(i in unique(liberals)){
paste(df$liberals[i] <- sapply(liberals, FUN = recode_liberalSupport))
}
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R studio在这上工作约5分钟,然后给我这个错误信息:
Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, liberals, value = c(NA_real_, NA_real_, :
replacement has 9 rows, data has 64600
In addition: Warning messages:
1: Unknown or uninitialised column: 'liberals'.
2: In df$liberals[i] <- sapply(liberals, FUN = recode_liberalSupport) :
number of items to replace is not a multiple of replacement length
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任何帮助将非常感激!谢谢
Ste*_*son 10
我认为dplyr更整洁.recode正确使用是个好主意.mutate_all()可以用于对整个数据帧进行操作,mutate_at()仅对选定的变量进行操作.有很多方法可以在dplyr中指定变量.
mydata <- data.frame(arg1=c(1,2,4,5),arg2=c(1,1,2,0),arg3=c(1,1,1,1))
mydata
arg1 arg2 arg3
1 1 1 1
2 2 1 1
3 4 2 1
4 5 0 1
mydata <- mydata %>%
mutate_at(c("arg1","arg2"), funs(recode(., `1`=-1, `2`=1, .default = NaN)))
mydata
arg1 arg2 arg3
1 -1 -1 1
2 1 -1 1
3 NaN 1 1
4 NaN NaN 1
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我使用NaN代替NA,因为数字更容易在其他数字的列中进行管理.