【发布时间】:2021-06-14 20:18:00
【问题描述】:
如果我想从预先存在的范围创建新的变量并更改它们的值,而不必单独完成它们,最好的方法是什么?
例如,这里我根据 1 创建 1C,但将 2s 重新编码为零等。但是,我将如何基于相同的逻辑同时创建 100 个新变量(称为 1C、2C、3C 等) ?
df$`1C`[df$`1`==1]<-1
df$`1C`[df$`1`==2]<-0
df$`1C`[df$`1`==0]<-0
【问题讨论】:
如果我想从预先存在的范围创建新的变量并更改它们的值,而不必单独完成它们,最好的方法是什么?
例如,这里我根据 1 创建 1C,但将 2s 重新编码为零等。但是,我将如何基于相同的逻辑同时创建 100 个新变量(称为 1C、2C、3C 等) ?
df$`1C`[df$`1`==1]<-1
df$`1C`[df$`1`==2]<-0
df$`1C`[df$`1`==0]<-0
【问题讨论】:
我们可以使用dplyr::across 和dplyr::recode:
假设我们有以下数据:
set.seed(123)
df <- setNames(data.frame(1:5,matrix(sample(0:2,25,replace = TRUE),nrow = 5)),c("ID",1:5))
df
ID 1 2 3 4 5
1 1 2 0 0 0 2
2 2 0 2 0 1 0
3 3 0 2 1 0 1
4 4 2 1 2 0 0
5 5 1 0 0 2 0
我们可以使用 Tidyselect 和 : 来指定列。 dplyr::recode 接受一个 ... 参数,该参数列出了要重新编码的 <have> = <want> 集合。我们可以使用.names = 参数来指定我们希望新列的名称如何显示。
library(dplyr)
df %>%
mutate(across(`1`:`5`, ~recode(.,`0` = 0, `1` = 1, `2` = 0),
.names = "{.col}C"))
ID 1 2 3 4 5 1C 2C 3C 4C 5C
1 1 2 1 1 0 0 0 1 1 0 0
2 2 2 1 1 2 0 0 1 1 0 0
3 3 2 1 0 2 2 0 1 0 0 0
4 4 1 2 1 0 1 1 0 1 0 1
5 5 2 0 2 0 2 0 0 0 0 0
【讨论】:
-> result 或在开头添加result <-。