是否有用于重新编码变量的 R 函数？答案

【问题标题】：Is there and R function for recoding variables?是否有用于重新编码变量的 R 函数？
【发布时间】：2020-02-05 23:15:26
【问题描述】：

我正在从 SPSS 过渡到 R，但遇到了一些初期问题。

我正在尝试重新编码变量，但收到错误消息。

以下是我尝试翻译的 SPSS 代码的一些示例：

RECODE income (1, 2 = 1) (3, 4 = 2) INTO income2.
EXECUTE.

* Recode to String.
STRING sex_values (A8).
RECODE sex (1 = 'Male') (2 = 'Female') INTO sex_values.
EXECUTE.

【问题讨论】：

看看factor变量类型。在base r中有重新编码因子的选项，还有一个包forcats，它提供了许多方便的函数来操作因子。

标签： r spss

【解决方案1】：

请看一个名为 recode 的有趣的函数。

library(dplyr)
char_vec <- sample(c("a", "b", "c"), 10, replace = TRUE)
recode(char_vec, a = "Apple")

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您有一个数字向量，其中包含集合 1、2、3、4 中的数字，并且您想将 1 和 2 替换为“男性”，将 3 和 4 替换为“女性”，那么这里有一些替代方案。

1) 因素 这样就产生了这样一个因素。如果你想要一个字符向量，可以使用as.character(income2)。

income <- c(2, 1, 4, 3, 1, 4, 2)
income2 <- factor(income, levels = 1:4, labels = c("male", "male", "female", "female"))
income2
## [1] male   male   female female male   female male  
## Levels: male female

2) 下标 这会创建一个字符向量

income2 <- c("male", "male", "female", "female")[income]
income2
## [1] "male"   "male"   "female" "female" "male"   "female" "male"

3) car::recode 在 car 包中有一个 recode 函数（在 dplyr 包中也有一个稍微不同的函数，在其他包中可能还有其他函数）。这将创建一个字符向量。如果您希望结果成为一个因素，请添加 as.factor = TRUE 参数。

# assumes car package installed
income2 <- car::recode(income, "1:2='male';3:4='female'")
income2
## [1] "male"   "male"   "female" "female" "male"   "female" "male"

【讨论】：

我要添加的唯一其他功能是 R 能够传递一个非常类似于 SPSS 的列表进行重新编码：income2 <- factor(income); levels(income2) <- list("male"=c(1,2), "female"=c(3,4))

【解决方案3】：

为简单起见，您可以使用 if_else() 函数在 R 中替换/重新编码您的数据。

if_else(condition, true_result, false_result)检查条件是否满足，返回true_result，否则返回false_result。

例如x= 3 和if_else(x>2,"yes","no) 将返回输出：

“是”

因此，在您的情况下，您可以使用以下内容：


if_else(sex==1,"Male","Female")
if_else(income==(1 | 2),1,2)

在这种情况下，您只需将数据的sex 列和income 列放在上述函数中即可对其进行重新编码。

【讨论】：

如果“默认”是指基本 R，那么 if_else 不是“默认”函数。它来自dplyr 包。 ifelse 是基础 R。您还确定 if_else(income==(1 | 2),1,2) 按预期工作吗？试试income = 2。

【解决方案4】：

与 R 中的许多事情一样，有很多方法可以做到这一点。

首先是使用ifelse函数。这是重新分类向量的有用功能，因为它以在替换之前满足条件的方式进行评估，因此支持更复杂的语句。

( x <- sample(1:2,20,replace=TRUE) )
  ifelse(x == 1, "male", ifelse(x == 2, "female", NA))
  ifelse(x == 1, "male", "female")
  ifelse(x == (1 | 2),"male","female")

也可以直接替换向量中的元素

x[x == 1] <- "male"
x[x == 2] <- "female"
print(x)

还有使用因子和重新编码使用levels

( x <- as.factor(sample(1:2,20,replace=TRUE)) )
levels(x)[1] <- "male"
levels(x)[2] <- "female"
print(x)

【讨论】：