R在循环中重新编码变量

再见

下面是一个可复制的示例

df <- data.frame("STUDENT"=c(1,2,3,4,5),
                 "TEST1"=c(6,88,17,5,18),
                 "TEST2"=c(34,NA,87,88,82),
                 "TEST3"=c(87,62,13,8,71),
                 "TEST1NEW"=c(0,1,0,0,0),
                 "TEST2NEW"=c(0,NA,1,1,1),
                 "TEST3NEW"=c(1,1,0,0,1)

df你可以

df[, paste0("TEST", 1:3, "_NEW")] <- as.integer(df[,-1] >= 50)
df
#  STUDENT TEST1 TEST2 TEST3 TEST1_NEW TEST2_NEW TEST3_NEW
#1       1     6    34    87         0         0         1
#2       2    88    NA    62         1        NA         1
#3       3    17    87    13         0         1         0
#4       4     5    88     8         0         1         0
#5       5    18    82    71         0         1         1

这真的很好@markus。现在，如果我想操纵重新编码并获得更具体的结果，比如说如果我想要三个类别而不是0和1，并且说我想要4、7和8，我怎么能做到这一点
as.integer（df[，-1]=20&=65，8）
是我能想到的最好的方法，如何处理NA值？因此，在
TEST1
中缺失会在
TEST1NEW
中产生NA，而不是0Ciao@Salman。样本输出在df中。非常感谢
df[, paste0("TEST", 1:3, "_NEW")] <- as.integer(df[,-1] >= 50)
df
#  STUDENT TEST1 TEST2 TEST3 TEST1_NEW TEST2_NEW TEST3_NEW
#1       1     6    34    87         0         0         1
#2       2    88    NA    62         1        NA         1
#3       3    17    87    13         0         1         0
#4       4     5    88     8         0         1         0
#5       5    18    82    71         0         1         1

df <- data.frame(
  "STUDENT" = c(1, 2, 3, 4, 5),
  "TEST1" = c(6, 88, 17, 5, 18),
  "TEST2" = c(34, NA, 87, 88, 82),
  "TEST3" = c(87, 62, 13, 8, 71)
)

library(dplyr)
df[, paste0("TEST", 1:3, "_NEW")] <- case_when(df[,-1] < 20 ~ 4L,
                                               df[,-1] >= 65 ~ 8L,
                                               is.na(df[,-1]) ~ NA_integer_,
                                               TRUE ~ 7L)