使用 mutate 和 pivot_longer 创建 gpa 变量答案

【问题标题】：Creating gpa variable using mutate and pivot_longer使用 mutate 和 pivot_longer 创建 gpa 变量
【发布时间】：2021-04-15 15:54:12
【问题描述】：

我正在尝试找出最有效的方法来制作 GPA 变量，它只是学生成绩的平均值。问题是有些学生没有上完四门课，所以我不能把这些加起来除以 4。

对于以下数据，1 = A、2 = B、3 = C、4 = D 或更低。任何 5 或更高的值都应该被丢弃或有效地算作 NA。另外，我首先要重新编码字母等级，以便 4 = A、3 = B、3 = C、1 = D 或更低（我只需要 mutate）。

我第一次尝试使用 pivot_longer，但我很难处理缺失/不相关的值，而且似乎效率很低。获得每个学生个人 GPA 的最佳方法是什么？

structure(list(ID = c(1, 2, 3, 4, 
5, 6, 7, 8, 9, 10, 1, 
12, 13, 14, 15), grade_eng = c(98, 3, 
3, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 4, 1, 2, 1, 4), grade_math = c(5, 4, 
3, 3, 3, 1, 1, 3, 1, 5, 4, 2, 3, 2, 4), grade_hist = c(3, 3, 
4, 6, 2, 1, 2, 3, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 4), grade_sci = c(3, 2, 4, 
3, 6, 2, 1, 2, 1, 3, 5, 2, 97, 2, 4)), row.names = c(NA, -15L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

【问题讨论】：

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

我会使用pivot_longer() 将数据转换成更整洁的形式。然后，您可以使用 dplyr 包中的一些功能来做您想做的事。这些函数的好处是它们对它们的作用很直观。请注意，我不会将您的数字成绩数据重新编码为字母，因为在计算 GPA 时会汇总这些数据。

library(tidyverse)

gpa_df %>%
  pivot_longer(starts_with("grade"), names_to = "course", values_to = "grade") %>%
  filter(grade <= 4) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(gpa = mean(grade))

# A tibble: 15 x 2
      ID   gpa
   <dbl> <dbl>
 1     1  3   
 2     2  3   
 3     3  3.5 
 4     4  2.67
 5     5  2.67
 6     6  1.25
 7     7  1.25
 8     8  2.75
 9     9  1   
10    10  2.5 
11    11  3.33
12    12  1.5 
13    13  2   
14    14  1.5 
15    15  4

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您有一个错字并且意味着第 11 行是 ID 11 而不是 1：

library(dplyr)
library(forcats)

df %>%
  mutate(across(starts_with("grade"), ~ fct_rev(LETTERS[replace(., . > 4, NA)]))) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(GPA = mean(as.numeric(c_across(starts_with("grade"))), na.rm = T)) %>% 
  ungroup()

首先，我们使用replace(., . > 4, NA) 将不相关的值替换为NA。
LETTERS 是一个基 R 向量，其中 LETTERS[1] 返回 "A" 等等。
forcats::fct_rev 按字母倒序将值转换为因子。所以“D”是第一个因素，“C”是第二个因素，依此类推。
然后跨行（假设每一行是一个单独的ID）我们计算平均值，不包括NA。

输出

      ID grade_eng grade_math grade_hist grade_sci   GPA
   <dbl> <fct>     <fct>      <fct>      <fct>     <dbl>
 1     1 NA        NA         C          C          2   
 2     2 C         D          C          B          2   
 3     3 C         C          D          D          1.5 
 4     4 B         C          NA         C          2.33
 5     5 C         C          B          NA         2.33
 6     6 A         A          A          B          3.75
 7     7 A         A          B          A          3.75
 8     8 C         C          C          B          2.25
 9     9 A         A          A          A          4   
10    10 B         NA         NA         C          2.5 
11     1 D         D          B          NA         1.67
12    12 A         B          A          B          3.5 
13    13 B         C          A          NA         3   
14    14 A         B          A          B          3.5 
15    15 D         D          D          D          1

【讨论】：