重新编码R中的值

Question

如果x> 1但<2，我想重新编码一列中的值，它将重新编码为1

这是我的代码：

neu$b <- lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))

那里有错吗？

 swl.y

  2.2
  1.2
  3.4
  5.6

我实际上需要重新编码所有值：

  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>1 & swl.y <=2, 1, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>2 & swl.y <=3, 2, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>3 & swl.y <=4, 3, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>4 & swl.y <=5, 4, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>5 & swl.y <=6, 5, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>6 & swl.y <=7, 6, swl.y))

我想我知道问题出在哪里。 当R运行第二行代码时，重新编码的值恢复为先前的值。

Answer 1

我们不需要为单个列循环。 通过使用lapply(neu$swl.y ，我们可以将列中的每个元素用作list元素，而我们可能不需要这些元素ifelse函数是矢量化的，可以通过逻辑将其直接用于列“ swl.y” OP的帖子中提到的情况。

 neu$b <- with(neu, ifelse(swl.y>1 & swl.y <=2, 1, swl.y))

否则，我们将“ b”列创建为“ swl.y”，并根据逻辑条件更改“ b”的值。

 neu$b <- neu$swl.y
 neu$b[with(neu, swl.y>1 & swl.y <=2)] <- 1

---

为了更好地理解OP代码的问题，我们可以检查lapply的输出

 lapply(neu$swl.y, function(x) x) #similar to `as.list(neu$swl.y)`
 #[[1]]
 #[1] 3

 #[[2]]
 #[1] 0

 #[[3]]
 #[1] 0

 #[[4]]
 #[1] 2

 #[[5]]
 #[1] 1

输出是一个list ，其中列的每个元素都作为list元素。 在列表上使用ifelse可能不是最佳方法，因为它已经过矢量化处理（如上所述）。 但是，假设我们是否使用ifelse

lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
#[[1]]
#[1] 3

#[[2]]
#[1] 0

#[[3]]
#[1] 0

#[[4]]
#[1] 1

#[[5]]
#[1] 1

可以将data.frame视为具有相同长度列表元素的list 。 因此，基于上面的输出，这应该是一个5列1行的data.frame。 通过单列“ b”，我们创建了一个包含5个列表元素的list列。

 neu$b <- lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
 str(neu)
 #'data.frame': 5 obs. of  2 variables:
 #$ swl.y: int  3 0 0 2 1
 #$ b    :List of 5
 # ..$ : int 3
 # ..$ : int 0
 # ..$ : int 0
 # ..$ : num 1
 # ..$ : int 1

但是，这不是我们想要的。 有什么补救办法？ 一种方法是使用sapply/vapply而不是lapply ，因为长度相同， lapply将返回vector输出，或者我们不unlist lapply输出以创建vector

 neu$b <- sapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
 str(neu) 
 #'data.frame': 5 obs. of  2 variables:
 # $ swl.y: int  3 0 0 2 1
 # $ b    : num  3 0 0 1 1

更新资料

根据OP的编辑过的帖子，如果我们需要多次重新编码，请使用cut或findInterval 。 在cut ，我们可以指定breaks ，还有其他参数labels可以返回默认标签。

 with(neu1, cut(swl.y, breaks=c(-Inf,1,2,3,4,5,6,Inf), labels=F)-1)
 #[1] 2 1 3 5

数据

set.seed(48)
neu <- data.frame(swl.y=sample(0:5, 5, replace=TRUE))

#newdata 
neu1 <- structure(list(swl.y = c(2.2, 1.2, 3.4, 5.6)), 
.Names = "swl.y", class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))