R中逻辑的自定义数据相关重编码

我有两个数据帧，

data

和

meta

。

数据

中的一些列（但不是全部）是逻辑值，但它们以许多不同的方式编码。

meta

中的行描述了

data

中的列，指示它们是否被解释为逻辑，如果是，哪些单值代码为TRUE，哪些单值代码为FALSE

我需要一个过程，用相应的

meta

行中的代码中的适当逻辑值替换概念逻辑列中的所有

数据

值。概念逻辑列中的任何

数据

值如果与相应

meta

行中的值不匹配，则应变为NA

meta

的小玩具示例：

name                 type     false  true
-----------------------------------------
a.char.var           char     NA     NA
a.logical.var        logical  NA     7
another.logical.var  logical  1      0
another.char.var     char     NA     NA

a.char.var  a.logical.var  another.logical.var  another.char.var
----------------------------------------------------------------
aa          7              0                    ba
ab          NA             1                    bb
ac          7              NA                   bc
ad          4              3                    bd

数据的小玩具示例

：

name                 type     false  true
-----------------------------------------
a.char.var           char     NA     NA
a.logical.var        logical  NA     7
another.logical.var  logical  1      0
another.char.var     char     NA     NA

a.char.var  a.logical.var  another.logical.var  another.char.var
----------------------------------------------------------------
aa          7              0                    ba
ab          NA             1                    bb
ac          7              NA                   bc
ad          4              3                    bd

小玩具示例输出：

a.char.var  a.logical.var  another.logical.var  another.char.var
----------------------------------------------------------------
aa          TRUE           TRUE                 ba
ab          FALSE          FALSE                bb
ac          TRUE           NA                   bc
ad          NA             NA                   bd

---

就我个人而言，我无法找到一种用惯用的R语言处理所有角落案例的方法。数据集很大，因此如果可能的话，一个惯用的解决方案将是理想的。我继承了这个绝对疯狂的数据管理混乱局面，并将感谢任何能够帮助修复它的人。我决不是R大师，但这似乎是一个看似困难的问题。

我编写了一个函数，它接受

数据的列索引，并尝试执行您描述的操作

函数首先选择
x
作为我们感兴趣的列。然后，我们将
data
中列的名称与
meta
的第一列中的条目相匹配，这就给出了我们感兴趣的行

然后我们检查列类型是否为
逻辑
，如果不是，我们只返回
x
，无需更改。如果列类型为
logical
，则检查其值是否与
meta
中的
true
或
false
列匹配

convert_data <- function(colindex, dat, meta = meta){
    x <- dat[,colindex] #select our data vector

    #match the column name to the first column in meta
    find_in_meta <- match(names(dat)[colindex],
                          meta[,1])

    #what type of column is it
    type_col <- meta[find_in_meta,2]

    if(type_col != 'logical'){
        return(x)
    }else{
        #fix if logical is NA
        true_val <- ifelse(is.na(meta[find_in_meta,4]),'NA_val',
                           meta[find_in_meta,4])

        #fix if logical is NA
        false_val <- ifelse(is.na(meta[find_in_meta,3]), 'NA_val',
                            meta[find_in_meta, 3])

        #fix if logical is NA
        x <- ifelse(is.na(x), 'NA_val', x)
        x <- ifelse(x == true_val, TRUE,
               ifelse(x == false_val, FALSE, NA))
        return(x)
    }
}

数据
meta首先我们设置数据

meta <- data.frame(name=c('a.char.var', 'a.logical.var', 'another.logical.var', 'another.char.var'),
                   type=c('char', 'logical', 'logical', 'char'),
                   false=c(NA, NA, 1, NA),
                   true=c(NA, 7, 0, NA), stringsAsFactors = F)

data <- data.frame(a.char.var=c('aa', 'ab', 'ac', 'ad'),
                   a.logical.var=c(7, NA, 7, 4),
                   another.logical.var=c(0,1,NA,3),
                   another.char.var=c('ba', 'bb', 'bc', 'bd'), stringsAsFactors = F)

也许不是最直接的解决方案，但它是有效的-我不认为有理由投反对票…谢谢你的回复！现在，为了简洁和优雅，我更喜欢@ds440的答案。谢谢。这是相当优雅和容易理解的。行迭代让我感觉有点脏（可能是我缺乏在R中寻找矢量化的经验）。对于这一点，有意义的矢量化解决方案是可能的吗？有什么原因导致
data\u out[Is.na（data[，colname]），logical\u meta$name[i]]很好的捕获，我把
logical\u meta$name[i]
切换到
colname
并错过了那一个，除非你有很多列，否则这应该相当快。赋值是矢量化的，每列三个（1.到NA，2.将所有'false'设置为F，3.将所有'true'设置为T），而不考虑行数。刚才看到了。而且，我不敢相信我没有想到要像你那样做一个临时的数据拷贝。这让我绞尽脑汁。好吧好节目！
logical_meta <- meta[meta$type=='logical',]

data_out <- data #initialize


for(i in 1:nrow(logical_meta)) {
  colname <- as.character(logical_meta$name[i]) #only need as.character if factor
  data_out[,colname] <- NA
  #false column first
  if(is.na(logical_meta$false[i])) {
    data_out[is.na(data[,colname]),colname] <- FALSE
  } else {
    data_out[which(data[,colname]==logical_meta$false[i]),
             colname] <- FALSE
  }
  #true column next
  if(is.na(logical_meta$true[i])) {
    data_out[is.na(data[,colname]),colname] <- TRUE
  } else {
    data_out[which(data[,colname]==logical_meta$true[i]),
             colname] <- TRUE
  }
}

data_out