如何在R中的数据框中重新编码一组变量

Question

我有一个数据框，其中的变量包含从1到5的值。我想重新编码一些变量，使5变为1，反之亦然（x = 6-x）。 我想定义一个变量列表，它将在我的数据框中像这样重新编码。

这是我使用lapply方法。 我还不太了解。

  #generate example-dataset
    var1<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    var2<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    var3<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    dat<-as.data.frame(cbind(var1,var2,var3))

    recode.list<-c("var1","var3")  
    recode.function<- function(x){          
    x=6-x
     }
    lapply(recode.list,recode.function,data=dat)

Answer 1

不需要外部函数或软件包。 只需在lapply使用匿名函数，如下所示：

df[recode.list] <- lapply(df[recode.list], function(x) 6-x)

使用[]可让我们直接替换原始数据集中的那些列。 这是必需的，因为仅使用lapply会导致数据作为命名list 。

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如评论中所述，您实际上甚lapply可以跳过lapply ：

df[recode.list] <- 6 - df[recode.list] 

Answer 2

这是使用dplyr执行此操作的选项：

recode.function<- function(x){          
  x <- 6-x 
}

recode.list <- c("var1","var3") 

require(dplyr)
df %>% mutate_each_(funs(recode.function), recode.list)

#    var1 var2 var3
#1      2    2    4
#2      3    3    3
#3      3    5    2
#4      3    3    2
#5      4    3    3
#6      5    4    1
#...

Answer 3

您可以使用mapvalues的plyr 。

require(plyr)
# if you just want to replace 5 with 1 and vice versa
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, c(1, 5), c(5,1))
# if you want to apply to x=6-x to all values (in this case you don't need mapvalues)
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, 1:5, 5:1)