R 一种更好的方法来进行150多个国家/地区的重新编码？

我试图将一个由公认国家组成的变量重新编码为我指定的区域。我曾尝试使用

dplyr

对多个

if_else

语句进行编码，将国家变量重新编码到区域中，但它的长度变得不可思议

我想使用for loop在向量中循环几个国家，并将值更改为新值，在下面的示例中，我想更改

df$country

中匹配

I

的值，并将其更改为

“Europe”

。这是我开发的代码，它似乎不想工作。有更好的方法吗

df <- data.frame(country =c("Netherlands", "US", "Canada", "Frace", "Italy"),
       ID=1:100)
i <- c("Netherlands", "France", "Italy")
n <- length(i)

for (i in n){
df$country[(df$country == i)] <- "Europe"
}

---

df由于“国家”是
因子
，我们可以将%

'i'中

%的“国家”的
级别
分配给“欧洲”，而不是使用
作为
循环

levels(df$country)[levels(df$country) %in% i] <- "Europe"

levels（df$country）[levels（df$country）%in%i]哇，这似乎非常有效。如果我理解正确，您的代码是：1。要求国家提供df$的水平；2.索引匹配i的因子水平；3.将比赛改为“欧洲”。你能解释一下管道中的%吗？我在网上找了好几次，但找不到一个好的概述。@elliot如果有多个元素要匹配，可以使用%
中的
%返回逻辑向量<代码>级别（df$country）%in%i
返回一个逻辑向量，即TRUE/FALSE，我们根据该逻辑向量对
级别（df$country）
进行子集划分，并将其分配给“Europe”，谢谢！几个月来，我一直在努力克服这个问题。祝福你。@akrun我相信OP的意思是
for（j in seq\u-along（I））
然后在循环中使用
I[j]
。至少这是有意义的。我通过一个参考表解决了类似的问题，在你的情况下，这个df将有（1）个国家和（2）个地区。然后，我将引用表与我试图分类的DF合并。它简化了我的编码。