給定另一個變量的值，重新編碼一個變量的值

Question

我正在使用一個數據集，其中給定國家/地區的答案的編碼方式存在錯誤。 讓我們將第一個變量my.data$country_year ，將第二個變量my.data$country_year my.data$attitude 。 兩者的表提供以下輸出：

table(my.data$country_year, my.data$attitude)

       (1) Very Suitable (2) Suitable (3) Somewhat Suitable (4) Not Suitable                      
Yemen.2006    101            142             1192                       0
Lebanon.2007   13           14                    60                  1063
Yemen.2007       49          113                   122                  248
Palestine.2008    131          653                   387                2093

有問題的表格有很多國家/地區在本示例中省略了我想要做的是讓R在原始數據集中執行以下操作，同時保留所有其他國家/地區的觀測值：

for my.data $ country =“ Yemen.2006”＆my.data $ attitude =“（3）有點適合”，“（4）不適合。

for my.data $ country =“ Yemen.2006”和my.data $ attitude =“（2）合適”，“（3）有點合適”

換句話說，我想將2006年在也門進行的調查的態度變量的第二和第三值移至右側，而無需創建新變量。 我希望結果如下

 (1) Very Suitable (2) Suitable (3) Somewhat Suitable (4) Not Suitable                      
Yemen.2006    101            0                   142                 1192                       
Lebanon.2007   13            14                    60                  1063
Yemen.2007       49          113                   122                  248
Palestine.2008    131          653                   387                2093

Answer 1

我將假設態度是一個因素。 在這種情況下，我們可以

levels(my.data$attitude) <- levels(my.data$attitude)[c(1, 4, 2, 3)]

如果還沒有成為一個因素，只需（至少暫時）使其成為一個因素即可：

my.data$attitude <- factor(my.data$attitude)
levels(my.data$attitude) <- levels(my.data$attitude)[c(1, 4, 2, 3)]
my.data$attitude <- as.character(my.data$attitude)

僅 Yemen.2006 更新。 Yemen.2006再次假設態度是一個因素：

new_value_index <- c(1, 4, 2, 3)
my.data <- within(my.data, {
  attitude[country == "Yemen.2006"] <- levels(attitude)[new_value_index[attitude[country == "Yemen.2006]]] )
})

Answer 2

好的，謝謝大家，我根據您的回答來尋找解決方案。 我使用較少的變量創建了my.data的子集，這一次內部函數正常工作而沒有錯誤。 最好的是r2evans的腳本，如下所示

my.data2 <- within(my.data2, {attitude[country_year=="Yemen.2006" & 
attitude=="(3) Somewhat Suitable"] <- "(4) Not Suitable At All" })

my.data2 <- within(my.data2, {attitude[country_year=="Yemen.2006" & 
attitude=="(2) Suitable"] <- "(3) Somewhat Suitable" })

干杯，感謝您的寶貴時間和幫助！

Answer 3

OP提到

有問題的表格有很多國家/地區，在此示例中我省略了。

如果表很大，只有幾行要更新，我建議使用data.table ，它僅通過引用受影響的行來更新，而不復制整個數據對象。

有兩種方法：一種是選擇和替換 ，另一種是使用帶有查找表的更新聯接。

選擇並替換

這類似於OP自己的答案，但是在data.table語法中：

library(data.table)
setDT(my.data)[country_year == "Yemen.2006" & attitude == "(3) Somewhat Suitable", 
        attitude := "(4) Not Suitable"]
my.data[country_year == "Yemen.2006" & attitude == "(2) Suitable", 
        attitude := "(3) Somewhat Suitable"]

請注意， my.data是在原位修改的 ，因此沒有必要將結果分配給另一個數據框。 可以通過以下任一方法驗證結果

dcast(my.data, country_year ~ attitude)

要么

table(my.data$country_year, my.data$attitude)

  (1) Very Suitable (2) Suitable (3) Somewhat Suitable (4) Not Suitable Yemen.2006 101 0 142 1192 Lebanon.2007 13 14 60 1063 Yemen.2007 49 113 122 248 Palestine.2008 131 653 387 2093 

更新加入

在這里，將預先創建一個lookup表，然后將其用於my.data僅更新my.data的匹配行：

library(data.table)
lookup <- data.table(
  country_year = "Yemen.2006", 
  attitude.old = c("(2) Suitable", "(3) Somewhat Suitable"),
  attitude.new = c("(3) Somewhat Suitable", "(4) Not Suitable"))
setDT(my.data)[lookup, on = .(country_year, attitude == attitude.old), 
  attitude := attitude.new][]

結果與上面顯示的相同

可復制的數據

為了測試上述解決方案，我從table(...)的給定輸出中重構了my.data 。 請注意， my.data是長格式，需要melt()示例表並根據計數給行復制多次：

DT_wide <- fread(
  "country_year, (1) Very Suitable, (2) Suitable, (3) Somewhat Suitable, (4) Not Suitable
Yemen.2006,    101,            142,             1192,                       0
  Lebanon.2007,   13,           14 ,                   60,                  1063
  Yemen.2007   ,    49,          113,                   122,                  248
  Palestine.2008,    131,          653,                   387,                2093")
DT_wide[, country_year := forcats::fct_inorder(country_year)]
my.data <- melt(DT_wide, id = "country_year", variable.name = "attitude")[
  rep(1:.N, value)][, value := NULL][]

my.data

  country_year attitude 1: Yemen.2006 (1) Very Suitable 2: Yemen.2006 (1) Very Suitable 3: Yemen.2006 (1) Very Suitable 4: Yemen.2006 (1) Very Suitable 5: Yemen.2006 (1) Very Suitable --- 6377: Palestine.2008 (4) Not Suitable 6378: Palestine.2008 (4) Not Suitable 6379: Palestine.2008 (4) Not Suitable 6380: Palestine.2008 (4) Not Suitable 6381: Palestine.2008 (4) Not Suitable