如何将多个变量从字符串重新编码为数字？答案

【问题标题】：How do I recode multiple variables from string to numeric?如何将多个变量从字符串重新编码为数字？
【发布时间】：2021-10-06 09:48:45
【问题描述】：

我正在尝试将字符串变量（例如“没有时间”、“有时”、“经常”...）中的多列数据重新编码为数值（例如“没有时间”= 0)。我已经看到许多对类似问题的不同回复，但是当我尝试这些时，他们似乎删除了所有数据并将其替换为 NA。

For_Analysis <- data.frame(Q11_1=c("None of the time", "Often", "Sometimes"),
 Q11_2=c("Sometimes", "Often", "Never"), Q11_3=c("Never", "Never", "Often"))

For_Analysis <- For_Analysis%>% 
  mutate_at(c("Q11_1", "Q11_2", "Q11_3"), 
            funs(recode(., "None of the time"=1,  "Rarely"=2,
                        "Some of the time"=3, "Often"=4, "All of the time"=5)))

当我运行第二段代码时，我得到以下输出

## There were 14 warnings (use warnings() to see them)

并且数据帧中的所有数据都被重新编码为NA，而不是我想要的数值。

【问题讨论】：

你在找FA <- ifelse(test = "None of the time", yes = 1, no = ifelse(test = "Rarely", 2, no = ifelse(...)))

标签： r database dplyr recode

【解决方案1】：

您收到错误消息，因为有些值不匹配。您也可以将mutate_at 替换为across。

library(dplyr)

For_Analysis <- For_Analysis%>% 
  mutate(across(starts_with('Q11'), ~recode(., "None of the time"=1,  "Rarely"=2,
                        "Sometimes"=3, "Often"=4, "All of the time"=5, "Never" = 1)))

For_Analysis

#  Q11_1 Q11_2 Q11_3
#1     1     3     1
#2     4     4     1
#3     3     1     4

我冒昧地假设"Never" 与"None of the time" 相同并且编码为1。

【讨论】：

感谢您指出不匹配的值，我已经运行了您在此处建议的代码，不幸的是它仍然将所有数据替换为 NA。
正如我在回答中所表明的那样，您共享的数据不会发生这种情况。如果您在其他数据上使用此答案，请提供该数据以便我检查。另一件要检查的事情是，如果您从 dplyr 包中调用 recode 函数，请尝试指定 dplyr::recode()

【解决方案2】：

以下方法似乎对我的问题有效（将字符串变量重新编码为多列中的数字）：

For_Analysis <- data.frame(Q11_1=c("Never", "Often", "Sometimes"),
 Q11_2=c("Sometimes", "Often", "Never"), Q11_3=c("Never", "Never", "Often"))

New_Values <- c(1, 2, 3, 4, 5)
Old_Values <- unique(For_Analysis$Q11_1)

For_Analysis[1:3] <- as.data.frame(sapply(For_Analysis[1:3],
                     mapvalues, from = Old_Values, to = New_Values))

感谢您的帮助！

【讨论】：

【解决方案3】：

将其转换为因子类型变量然后再转换为数字的最简单方法。

library(tidyverse)

For_Analysis <- data.frame(Q11_1=c("None of the time", "Often", "Sometimes"),
                           Q11_2=c("Sometimes", "Often", "Never"), Q11_3=c("Never", "Never", "Often"))

fRecode = function(x) x %>% fct_inorder() %>% as.numeric()
For_Analysis %>% mutate_all(fRecode)

输出

  Q11_1 Q11_2 Q11_3
1     1     1     1
2     2     2     1
3     3     3     2

【讨论】：