如何使用 dplyr 重新编码（和反向编码）列中的变量答案

【问题标题】：how to recode (and reverse code) variables in columns with dplyr如何使用 dplyr 重新编码（和反向编码）列中的变量
【发布时间】：2017-07-06 22:08:11
【问题描述】：

在 2013 年最后一次使用 R 之后，我再次开始使用它。我已经习惯使用 dplyr，但我遇到了一个简单任务的问题。我有一张看起来像的桌子

Participant Q1       Q2      Q3     Q4       Q5
1           agree  neutral   NA    Disagree  Agree
2           neutral agree    NA     NA       NA

我的目标

   Participant Q1       Q2      Q3     Q4       Q5
    1           3       2       NA      1       3
    2           2       1       NA     NA       NA

我希望能够将 Q1:Q5 列的分类值更改为数值，但是我看到的所有使用 dplyr 重新编码的示例都适用于行而不是列。（我可能在示例中遗漏了一些东西）。然后我希望能够选择列 Q1 和 Q2 并对其进行反向编码。

如果可能，我正在尝试在 dplyr 中学习这样做

谢谢

【问题讨论】：

数据框是为列操作而构建的。我会说你应该reshape2::melt 或tidyr::gather 将你的数据转换成一个长格式，然后像往常一样继续处理，使用公共变量。
感谢您的回复。我不确定你所说的可变罪公地是什么意思。我按照你的建议做了'收集（表格，“问题”，“答案”，2：6）'，现在我可以使用重新编码来替换我的值答案列，但随后它们被放置在值中而不是在表
我的意思是 columns，而不是 commons。
同意您的数据不整洁，因此在您使用 tidyr::gather 之前不建议使用 dplyr。我来到这个页面是因为我正在查找新的 dplyr::recode() 函数，一旦你将数据整理成整洁的格式，这可能会有所帮助。

标签： r dplyr

【解决方案1】：

感谢 dplyr 的 recode 函数，这现在相当简单。这是一种方法：

# Generate a dataframe to match yours

df <- data.frame(
  participant = c(1,2),
  Q1 = c("agree", "neutral"),
  Q2 = c("neutral", "agree"),
  Q3 = c(NA,NA),
  Q4 = c("Disagree", NA),
  Q5 = c("Agree", NA)
)

# Use recode to recode the data

df_recode <- df %>%
  mutate(Q1 = recode(Q1, "agree" = 3, "neutral" = 2),
         Q2 = recode(Q2, "neutral" = 2, "agree" = 1),
         Q4 = recode(Q4, "Disagree" = 1),
         Q5 = recode(Q5, "Agree" = 3)
  )

您还需要阅读帮助文件中的 .default 和 .missing 参数，以确保您没有在无意中引入 NAs。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以在base R 中做到这一点，而无需使用任何包。创建一个名为向量 ('v1') 的查找，遍历列并使用该向量来更改列中的值

v1 <- setNames(c(1:3, 3), c("Disagree", "neutral", "agree", "Agree"))
df1[-1] <- lapply(df1[-1], function(x) if(any(!is.na(x))) v1[x] else NA)
df1 
#  Participant Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
#1           1  3  2 NA  1  3
#2           2  2  3 NA NA NA

数据

df1 <- structure(list(Participant = 1:2, Q1 = c("agree", "neutral"), 
Q2 = c("neutral", "agree"), Q3 = c(NA, NA), Q4 = c("Disagree", 
NA), Q5 = c("Agree", NA)), .Names = c("Participant", "Q1", 
"Q2", "Q3", "Q4", "Q5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【讨论】：

这样好多了。仍在弄清楚所有部分是如何工作的，但这也需要处理反向代码部分。非常感谢
oops- 同意这不应该根据 StackOverflow 指南被否决。