在 Tidyverse 中“使用 mutate_at”重新編碼多個變量之間的相同因子水平值

Question

我有幾個值“1”和“2”的因子變量需要重新編碼為“是”和“否”。 Tidyverse mutate_at和fct_recode似乎是正確的工具。 然而，

dataframe %>%
 mutate_at(vars (var1, var9, var17) =
              fct_recode(vars(var1, var9, var17), 
                         "Yes" = "1",
                         "No" = "2"))

給

Error: unexpected ')' in:
"                         "Yes" = "1",
                         "No" = "2"))"

和，

dataframe %>%
 mutate_at(vars (var1, var9, var17), 
              funs(fct_recode(vars(var1, var9, var17), 
                         "Yes" = "1",
                         "No" = "2")))

給

Error: `f` must be a factor (or character vector).

有人可以指出我的錯誤還是我使用mutate_at 、 vars或fct_recode錯誤？ tidyverse 中是否有更好的方法來重新編碼多個變量的相同因子水平，這是整理數據中非常常見的任務。

Answer 1

問題是您在mutate_at()語法。

library(dplyr)

首先，我創建一個示例數據集：

set.seed(666)
dataframe <- data.frame(var1 = sample(c("1", "2"), 5, replace = TRUE),
                        var9 = sample(c("1", "2"), 5, replace = TRUE),
                        var17 = sample(c("1", "2"), 5, replace = TRUE))

  var1 var9 var17
1    2    2     2
2    1    2     1
3    2    1     1
4    1    1     1
5    1    1     1

然后我用mutate_at()這樣的： .vars不變，但.funs只是功能，附加參數funs在傳遞... ：

dataframe %>% 
  mutate_at(.vars = vars(var1, var9, var17),
            .funs = forcats::fct_recode,
            "Yes" = "1",
            "No" = "2")

最終結果：

  var1 var9 var17
1   No   No    No
2  Yes   No   Yes
3   No  Yes   Yes
4  Yes  Yes   Yes
5  Yes  Yes   Yes