如何用数值替换分类值？答案

【问题标题】：How can I replace categorical values with numeric values?如何用数值替换分类值？
【发布时间】：2020-11-08 03:29:25
【问题描述】：

如何在 R 中用数值替换分类值？更具体地说，我有变量trstep，它描述了对欧盟议会的信任程度。该变量重新编码如下：

 0= No trust at all
 1=1 
 2=2
 3=3
 4=4
 5=5 
 6=6 
 7=7 
 8=8 
 9=9 
 10= Complete trust

这个变量有超过 40000 个观察值，这就是为什么我不能轻松地使用一些代码。我想将“完全不信任”替换为 0，将“完全信任”替换为 10，并排除缺失值。欢迎您的帮助！

【问题讨论】：

标签： r replace subset numeric categorical-data

【解决方案1】：

一种简单的方法是先转换为因子，然后再转换为整数。由于因子在内部被编码为从 1 开始的连续整数，因此减去 1 即可得到 0:10 范围内的整数。

trstep <- factor(trstep, levels = levels)
as.integer(trstep) - 1
# [1]  2  2  9  1  5 10  4  3  5  8  9 10  4  2 10  8  8  8  2  7  9  6  9  8  2
#[26]  3  0 10  6  4

测试数据

set.seed(123)
levels <- c("No trust at all", 1:9, "Complete trust")
trstep <- sample(levels, 30, TRUE)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您的数据框名为df，您可以尝试：

#Convert `trstep` to character
df$trstep <- as.character(df$trstep)
#Change "No trust at all" to 0
df$trstep[df$trstep == "No trust at all"] <- 0
#Change "Complete trust" to 10
df$trstep[df$trstep == "Complete trust"] <- 10
#Remove NA values
df <- df[!is.na(df$trstep), ]
#If needed convert  trstep to numeric. 
#df$trstep <- as.numeric(df$trstep)

【讨论】：

“$ 运算符对原子向量无效”，这是我今天再次运行代码后得到的错误消息。你能帮我解决这个问题吗？