使用 dplyr 重新編碼多列

Question

我有一個數據框，我在其中重新編碼了幾列，以便將 999 設置為 NA

dfB <-dfA %>%
  mutate(adhere = if_else(adhere==999, as.numeric(NA), adhere)) %>%
  mutate(engage = if_else(engage==999, as.numeric(NA), engage)) %>%
  mutate(quality = if_else(quality==999, as.numeric(NA), quality)) %>%
  mutate(undrstnd = if_else(undrstnd==999, as.numeric(NA), undrstnd)) %>%
  mutate(sesspart = if_else(sesspart==999, as.numeric(NA), sesspart)) %>%
  mutate(attended = if_else(attended>=9, as.integer(NA), attended))

我想使用 mutate_at() 和一系列列和 recode() 而不是 if_else()，但我堅持如何給它條件。 我認為999 = NA 基於一些 mutate_all 示例——但我還需要 NA 來匹配 .x 的類型，我不確定如何讓它成為類型敏感的

我試過了：

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))
z <- y %>%
    mutate_at( vars(y1:y2), funs(recode(.,`999` = as.numeric(NA))))

但是我收到一條警告“未替換的值被視為 NA 作為 .x 不兼容。請徹底指定替換或提供 .default”，我可以看到它是針對數字列的，但不是針對整數列 y2 的

> z
  y1 y2    y3
1  1 NA  TRUE
2  2 NA  TRUE
3 NA NA FALSE
4  3 NA FALSE
5  4 NA  TRUE

Answer 1

我認為這與列類型有關。 我添加了mutate_if以將所有整數列轉換為數字，然后將重新編碼值設置為NA_real_ 。 它似乎工作。

library(dplyr)

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))

z <- y %>%
  mutate_if(is.integer, as.numeric) %>%
  mutate_at(vars(y1:y2), funs(recode(.,`999` = NA_real_)))
z
#   y1 y2    y3
# 1  1  1  TRUE
# 2  2  2  TRUE
# 3 NA NA FALSE
# 4  3  3 FALSE
# 5  4  4  TRUE

Answer 2

我無法准確理解您想要完成的任務，所以如果這不完全是，請告訴我。

library(dplyr)

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))

y

#>    y1  y2    y3
#> 1   1   1  TRUE
#> 2   2   2  TRUE
#> 3 999 999 FALSE
#> 4   3   3 FALSE
#> 5   4   4  TRUE

z <- y %>%
  mutate_at(vars(y1:y2), ~ifelse(. == 999, NA, .))

z

#>   y1 y2    y3
#> 1  1  1  TRUE
#> 2  2  2  TRUE
#> 3 NA NA FALSE
#> 4  3  3 FALSE
#> 5  4  4  TRUE

Answer 3

現在funs已經在dplyr了減值的，這里是新的路要走：

z <- y %>%
  mutate_if(is.integer, as.numeric) %>%
  mutate_at(vars(y1:y2), list(~recode(.,`999` = NA_real_)))

用list替換funs並在recode之前插入~ 。

Answer 4

目前，基於dplyr 文檔：

cross() 取代了“范圍變體”系列，如 summarise_at()、summarise_if() 和 summarise_all()。

因此，使用mutate和across現在推薦來代替。

就像Chris LeBoa說的，如果你只想將一個煩人的值轉換為NA ，函數na_if()可能是最好的選擇：

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))

y
   y1  y2    y3
1   1   1  TRUE
2   2   2  TRUE
3 999 999 FALSE
4   3   3 FALSE
5   4   4  TRUE
 
z <- y %>%
    mutate(across(
        y1:y2,
        ~na_if(., 999)
    ))

z
  y1 y2    y3
1  1  1  TRUE
2  2  2  TRUE
3 NA NA FALSE
4  3  3 FALSE
5  4  4  TRUE

同樣，如果您真的想recode多列中的值，您可以按照bcarothers 中的示例進行操作：

df1 <- tibble(Q7_1=1:5,
              Q7_1_TEXT=c("let's","see","grogu","this","week"),
              Q8_1=6:10,
              Q8_1_TEXT=rep("grogu",5),
              Q8_2=11:15,
              Q8_2_TEXT=c("grogu","is","the","absolute","best"))

df2 <- df1 %>%
    mutate(across(
        starts_with("Q8") & ends_with("TEXT"),
        ~recode(., "grogu"="mando")
    ))

Answer 5

如果您嘗試將某些內容重新編碼為 NA，則 na_if() 函數也應該可以工作。