R 如何为数据帧的子集重新编码多个变量?
我迷路了,所以任何方向都会有帮助。假设我有一个数据帧:R 如何为数据帧的子集重新编码多个变量?,r,dataframe,recode,R,Dataframe,Recode,我迷路了,所以任何方向都会有帮助。假设我有一个数据帧: df <- data.frame( id = 1:12, v1 = rep(c(1:4), 3), v2 = rep(c(1:3), 4), v3 = rep(c(1:6), 2), v4 = rep(c(1:2), 6)) df在dplyr library(dplyr) df %>% mutate_at(vars(v3:v4), ~case_when(id < 5 & . == 4 ~
df <- data.frame(
id = 1:12,
v1 = rep(c(1:4), 3),
v2 = rep(c(1:3), 4),
v3 = rep(c(1:6), 2),
v4 = rep(c(1:2), 6))
df在dplyr
library(dplyr)
df %>%
mutate_at(vars(v3:v4), ~case_when(id < 5 & . == 4 ~ 2L,
id < 5 & . == 2 ~ 4L,
TRUE ~.))
# id v1 v2 v3 v4
#1 1 1 1 1 1
#2 2 2 2 4 4
#3 3 3 3 3 1
#4 4 4 1 2 4
#5 5 1 2 5 1
#6 6 2 3 6 2
#7 7 3 1 1 1
#8 8 4 2 2 2
#9 9 1 3 3 1
#10 10 2 1 4 2
#11 11 3 2 5 1
#12 12 4 3 6 2
库(dplyr)
df%>%
当(id<5&.==4~2L)时,在(vars(v3:v4)处变异~case_,
id<5&==2~4L,
对~))
#id v1 v2 v3 v4
#1 1 1 1 1 1
#2 2 2 2 4 4
#3 3 3 3 3 1
#4 4 4 1 2 4
#5 5 1 2 5 1
#6 6 2 3 6 2
#7 7 3 1 1 1
#8 8 4 2 2 2
#9 9 1 3 3 1
#10 10 2 1 4 2
#11 11 3 2 5 1
#12 12 4 3 6 2
使用mutate_at
可以指定要应用函数的列范围 这是一个基本的R解决方案
df[1:5, c('v3', 'v4')] <- lapply(df[1:5, c('v3', 'v4')], function(i)
ifelse(i == 2, 4, ifelse(i == 4, 2, i)))
您可以使用match
和查找表-仅在chase中,您必须后退两个以上的值
rosetta <- matrix(c(2,4,4,2), 2)
df[1:4, c("v3", "v4")] <- lapply(df[1:4, c("v3", "v4")], function(x) {
i <- match(x, rosetta[1,]); j <- !is.na(i); "[<-"(x, j, rosetta[2, i[j]])})
df
# id v1 v2 v3 v4
#1 1 1 1 1 1
#2 2 2 2 4 4
#3 3 3 3 3 1
#4 4 4 1 2 4
#5 5 1 2 5 1
#6 6 2 3 6 2
#7 7 3 1 1 1
#8 8 4 2 2 2
#9 9 1 3 3 1
#10 10 2 1 4 2
#11 11 3 2 5 1
#12 12 4 3 6 2
rosetta另一个更直接的选项是获取要替换的数字的索引,并将其替换为6减去数字(6-4=2,6-2=4):
whToChange好的,谢谢!这看起来是个不错的解决方案。我不太明白的是这里“~”和“.”的用法,所以我不太明白“TRUE~”在结尾的作用。点排序的工作方式类似于通过变量的循环?@2freetTRUE~。
结尾处指的是列不是4或2的所有情况,因此在这种情况下,它保持相同的值~
是一种公式式语法,您可以在?case\u when
上阅读更多有关它的信息。谢谢。我认为了解解决方案的基本R版本非常有用!或者df[1:5,c('v3','v4')][df[1:5,c('v3','v4')]==2 | df[1:5,c('v3','v4')]==4]@Cath你应该把它放在一个新的答案中!
rosetta <- matrix(c(2,4,4,2), 2)
df[1:4, c("v3", "v4")] <- lapply(df[1:4, c("v3", "v4")], function(x) {
i <- match(x, rosetta[1,]); j <- !is.na(i); "[<-"(x, j, rosetta[2, i[j]])})
df
# id v1 v2 v3 v4
#1 1 1 1 1 1
#2 2 2 2 4 4
#3 3 3 3 3 1
#4 4 4 1 2 4
#5 5 1 2 5 1
#6 6 2 3 6 2
#7 7 3 1 1 1
#8 8 4 2 2 2
#9 9 1 3 3 1
#10 10 2 1 4 2
#11 11 3 2 5 1
#12 12 4 3 6 2
whToChange <- which(df[1:5, c("v3", "v4")] ==2 | df[1:5, c("v3", "v4")]==4, arr.ind=TRUE)
df[, c("v3", "v4")][whToChange] <- 6-df[, c("v3", "v4")][whToChange]
head(df, 5)
# id v1 v2 v3 v4
#1 1 1 1 1 1
#2 2 2 2 4 4
#3 3 3 3 3 1
#4 4 4 1 2 4
#5 5 1 2 5 1