使用 `car` 跨列范围重新编码答案

【问题标题】：Using `car` to recode across range of columns使用 `car` 跨列范围重新编码
【发布时间】：2013-04-23 21:02:16
【问题描述】：

我一直在互联网上闲逛，不知道如何应用car 重新编码一系列列的值。

要重新编码单个列的值，我会运行如下命令：

 df$dv_r <- recode(df$dv, "2=1;1=0;0=NA")

然后，如果我想对整个 data.frame 执行此操作，我可以运行：

 df_2 <- lapply(df, FUN = function(x) recode(x, "2=1;1=0;0=NA"))

但是，我不确定如何对一系列列执行此操作 - 例如，在名为 df 的假设 data.table 中，我将如何重新编码范围为 20:40 的列的值？

谢谢！当然，这对于 R 专家来说非常容易。

【问题讨论】：

标签： r dataframe data.table

【解决方案1】：

也许有更多的data.table 方法可以做到这一点，但这里有一种可能性：

library(data.table)
library(car)

## Here is some sample data
set.seed(1)
dt <- data.table(A = sample(0:2, 10, replace = TRUE), 
                 B = sample(0:2, 10, replace = TRUE),
                 C = sample(0:2, 10, replace = TRUE),
                 D = rnorm(10), E = rnorm(10), ID = 1:10)
dt
#     A B C           D           E ID
#  1: 0 0 2 -0.04493361 -0.05612874  1
#  2: 1 0 0 -0.01619026 -0.15579551  2
#  3: 1 2 1  0.94383621 -1.47075238  3
#  4: 2 1 0  0.82122120 -0.47815006  4
#  5: 0 2 0  0.59390132  0.41794156  5
#  6: 2 1 1  0.91897737  1.35867955  6
#  7: 2 2 0  0.78213630 -0.10278773  7
#  8: 1 2 1  0.07456498  0.38767161  8
#  9: 1 1 2 -1.98935170 -0.05380504  9
# 10: 0 2 1  0.61982575 -1.37705956 10

使用.SDcols 定义要将函数应用于哪些列。

dt[, 1:3 := lapply(.SD, recode, "2=1;1=0;0=NA"), .SDcols = 1:3]
dt
#      A  B  C           D           E ID
#  1: NA NA  1 -0.04493361 -0.05612874  1
#  2:  0 NA NA -0.01619026 -0.15579551  2
#  3:  0  1  0  0.94383621 -1.47075238  3
#  4:  1  0 NA  0.82122120 -0.47815006  4
#  5: NA  1 NA  0.59390132  0.41794156  5
#  6:  1  0  0  0.91897737  1.35867955  6
#  7:  1  1 NA  0.78213630 -0.10278773  7
#  8:  0  1  0  0.07456498  0.38767161  8
#  9:  0  0  1 -1.98935170 -0.05380504  9
# 10: NA  1  0  0.61982575 -1.37705956 10

【讨论】：

如果我想使用变量名而不是列号？

【解决方案2】：

当然可以。事实上，只对 data.frame 的一个子集进行操作可以避免重做 data.frame 调用：

  df_2[ , col_names]  <- lapply(df[ ,colnames] , 
                                FUN = function(x) recode(x, "2=1;1=0;0=NA"))

按列号来做：

  df_2[ , 20:40]  <- lapply(df[ ,20:40] , 
                                FUN = function(x) recode(x, "2=1;1=0;0=NA"))

【讨论】：

谢谢！您能否快速解释一下为什么这在 data.table 中不起作用？我必须重新转换为 data.frame 才能使其工作，并且进一步了解为什么会这样会很棒:)
[<-.data.table 语法与[<-.data.frame 语法完全不同。我没有注意到 data.table 是问题的一部分。如果你以后发布一个测试用例，你会得到更好的答案。
对于数据帧，你会像 library(dplyr) df_2

【解决方案3】：

使用变量名而不是列号类似于：

cnames <- c("A", "B", "C")    
dt[ , (cnames) := lapply(.SD, recode, "2=1;1=0;0=NA"), .SDcols = cnames]

【讨论】：