将相同的因子水平应用于R中水平不同的多个变量

我有一个

数据表

，其中包含

168个变量

和

8278个观察值

。变量

69:135

最初存储为字符串。他们应该成为地区傀儡，我希望最终达到2级（=是，公司在这里经营）和1级（=否，公司不在这里经营）。问题在于原始变量中有三种不同的输入组合：1）“真”、“1”、“0”、“假”，2“真”、“假”，以及3“1”、“0”。此外，大约5个变量只有一个值，即“0”或“1”。此处给出了一个示例：

#generating replicable data
structure(list(
  region1 = structure(c("TRUE", "FALSE", "0", "1", NA), class = "character"), 
  region2 = structure(c("1", "1", "0", NA, NA), class = "character"), 
  region3 = structure(c(NA, "FALSE", "TRUE", NA, "FALSE"), class = "character"),
  region4 = structure(c(NA, "0", "0", NA, "0"), class = "character")),
  .Names = c("region1", "region2", "region3", "region4"), row.names = c(NA, 5), class = "data.table")

#this gives:
#   region1 region2 region3 region4
#1    TRUE       1    <NA>    <NA>
#2   FALSE       1   FALSE       0
#3       0       0    TRUE       0
#4       1    <NA>    <NA>    <NA>
#5    <NA>    <NA>   FALSE       0                                                                                      

我已经看过了

和

然而，这对我没有帮助

我使用嵌套的

ifelse（）

命令尝试了以下操作：

library(data.table)
library(forcats)

check <- cbind(dt[1:68], as.data.table(apply(dt[69:135], 2, function(x) {
  ifelse("1" %in% x & "TRUE" %in% x,
         fct_collapse(x,
                      "2" = c("TRUE",
                              "1"),
                      "1" = c("FALSE",
                              "0")
         ),
         ifelse("1" %in% x & !("TRUE" %in% x),
                fct_collapse(x,
                             "2" = "1",
                             "1" = "0"),
                fct_collapse(x,
                             "2" = "TRUE",
                             "1" = "FALSE"
                )))
}
)), dt[136:168]) 

单独使用，并且在未与

fct\u collapse

组合时，嵌套的

ifelse（）

命令执行以下操作：

#the ifelse statement works
ifelse("TRUE" %in% dt$region1, 2, "FALSE")
ifelse(5 %in% dt$region1, 2, "FALSE")

#also the nested ifelse statement works
ifelse("1" %in% dt$region1 & "TRUE" %in% dt$region1,
              0,
              ifelse("1" %in% dt$region1 & !("TRUE" %in% dt$region1),
                     1,
                     2
              ))


ifelse("1" %in% dt$region2 & "TRUE" %in% dt$region2,
               0,
               ifelse("1" %in% dt$region2 & !("TRUE" %in% dt$region2),
                      1,
                      2
               ))

有人知道如何解决这个问题吗

---

非常感谢您提前提出的建议

这里有一种在

for

循环中调用

set（）

的方法

library(data.table)

f <- function(x){
  x <- as.character(x)
  i1 <- x %in% c("TRUE", "1")
  i0 <- x %in% c("FALSE", "0")
  x[which(i1)] <- "2"
  x[which(i0)] <- "1"
  as.integer(x)
}

for (j in seq_along(dt)) set(dt, j = j, value = f(dt[[j]]))

dt
#   region1 region2 region3 region4
#1:       2       2      NA      NA
#2:       1       2       1       1
#3:       1       1       2       1
#4:       2      NA      NA      NA
#5:      NA      NA       1       1

---

我认为您可以删除

for

循环并传递

集合（dt，names（dt），lappy（dt，f））

，否？或者干脆

lappy（dt，f）

：）@jangorecki谢谢，请看编辑。作为评论发布，我会回复。非常感谢你的这种方法，鲁伊·巴拉达斯和@jangorecki指出了进一步的简化。这太容易了！使用函数和dt[，name（dt[，69:135]）：=lappy（dt[，69:135]，adjust_factor_levels）]工作：

#the ifelse statement works
ifelse("TRUE" %in% dt$region1, 2, "FALSE")
ifelse(5 %in% dt$region1, 2, "FALSE")

#also the nested ifelse statement works
ifelse("1" %in% dt$region1 & "TRUE" %in% dt$region1,
              0,
              ifelse("1" %in% dt$region1 & !("TRUE" %in% dt$region1),
                     1,
                     2
              ))


ifelse("1" %in% dt$region2 & "TRUE" %in% dt$region2,
               0,
               ifelse("1" %in% dt$region2 & !("TRUE" %in% dt$region2),
                      1,
                      2
               ))

library(data.table)

f <- function(x){
  x <- as.character(x)
  i1 <- x %in% c("TRUE", "1")
  i0 <- x %in% c("FALSE", "0")
  x[which(i1)] <- "2"
  x[which(i0)] <- "1"
  as.integer(x)
}

for (j in seq_along(dt)) set(dt, j = j, value = f(dt[[j]]))

dt
#   region1 region2 region3 region4
#1:       2       2      NA      NA
#2:       1       2       1       1
#3:       1       1       2       1
#4:       2      NA      NA      NA
#5:      NA      NA       1       1

dt[, names(dt) := lapply(dt, f)]