library(tidyverse)
使用下面的示例代码，我想使用“mutate”或“mutate_at”根据另一列的值将多个列重新编码为新列。基本上，我想根据相应的非“s”变量的值重新编码以“s”结尾的变量(q25s，q26s等...)。例如，如果 q25 = 1，则 q25s 将被重新编码，以便 1 = 0、2=0、3=0、4=1、5=1 和 88=Missing，新名称将为 q25_new。如果 q25 不等于 1，则不应重新编码，并且 q25_new 应该为 NA。
但是，为了实现这一目标，我尝试使用 tidyverse 创建列名称的命名向量，然后将“mutate”、“recode”和“if_else”与 purr::map2 一起使用。
我认为类似下面的代码应该是可能的？我无法完全让它工作......而且我觉得我需要在某个地方使用“paste0”来命名所有以“_new”开头的新列变量名称。
cols1<-Df %>%select(q25:q29)
cols2<-Df %>% select(q25s:q29s)
Df<- Df %>% map2(Df[cols1],Df[cols2],
~if_else(.x==1, mutate_at(vars (.y),funs(recode(.,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1),"NA"))))
这是示例代码。
Here is the sample code:
q25<-c(2,1,88,2,1)
q26<-c(2,88,88,88,2)
q27<-c(2,2,1,1,1)
q28<-c(88,1,1,2,2)
q29<-c(1,1,1,2,2)
q25s<-c(3,5,88,4,1)
q26s<-c(4,4,5,5,1)
q27s<-c(3,3,4,1,4)
q28s<-c(4,5,88,1,3)
q29s<-c(88,88,3,4,4)
Df<-data.frame(q25,q26,q27,q28,q29,q25s,q26s,q27s,q28s,q29s)
最佳答案
这行得通吗？
map2(Df[1:5],Df[6:10], ~ if_else(.x==1, recode(.y,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1,`88` = NA_real_),NA_real_)) %>%
as.data.frame %>%
rename_all(paste0,"_new") %>%
cbind(Df,.)
# q25 q26 q27 q28 q29 q25s q26s q27s q28s q29s q25_new q26_new q27_new q28_new q29_new
# 1 2 2 2 88 1 3 4 3 4 88 3 4 3 4 NA
# 2 1 88 2 1 1 5 4 3 5 88 1 4 3 1 NA
# 3 88 88 1 1 1 88 5 4 88 3 88 5 1 NA 0
# 4 2 88 1 2 2 4 5 1 1 4 4 5 0 1 4
# 5 1 2 1 2 2 1 1 4 3 4 0 1 1 3 4
好吧，最后我无法抗拒这个挑战，所以这是几乎 100% 整洁的方法(相同的输出):
library(tidyr)
Df %>%
mutate(n=row_number()) %>%
gather(key,value,-n) %>%
mutate(key2 = ifelse(grepl("s",key),"s","x"),
key=sub("s","",key)) %>%
spread(key2,value) %>%
mutate(`_new` = if_else(x==1, recode(s,`1`=0,`2`=0,`3`=0,`4`=1,`5`=1,`88` = NA_real_),Inf)) %>%
gather(key3,value,s,x,`_new`) %>%
unite(key,key,key3,sep="") %>%
spread(key,value) %>%
rename_all(~gsub("x","",.x)) %>%
select(order(nchar(names(.))),-n)
关于r - 使用 Purrr::map2 循环列名称的两个向量，以便有条件地将多个列重新编码为新变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46961679/