用标签列表中的部分字符串替换值 [R]答案

【问题标题】：Replacing values with parts of strings from a label-list [R]用标签列表中的部分字符串替换值 [R]
【发布时间】：2020-02-24 02:57:22
【问题描述】：

我会尽量说这句话，请多多包涵。

我有包含 200 列的原始数据。每列的值都被分配了数字，现在需要用它们的基础值替换。

对于每一列，基础值都会发生变化，这使得任务非常繁琐。

我收到了一个基础值列表，但一列的所有基础值都列在一个单元格中。字符串可能看起来像 ["1 = 非常多 2 = 中等 3 = 不太多"] 我附上了一张图片，希望能帮助你理解。

On the left is my raw data and on the right the labels I have received

由于我有 200 列这种废话，因此 Excel 电子表格中的“搜索和替换”对于这项任务来说简直就是地狱。因此，我正在寻找一种方法来利用标签行并在 R 中实现自动化。

我只有一周的 R 经验，所以我不知道 R 解决此类任务的优势和局限性。

感谢任何阅读我作为小说家的处女作的人，我将不胜感激，干杯！

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

使用sapply 将forcats::fct_collapse 应用于df 中的每一列

library(rlang) #for !!!
data.frame(sapply(names(df), 
                  function(x) forcats::fct_collapse(as.factor(df[[x]]), !!!lab[[x]])))

     Q1     Q2
1   Yes    All
2    NO   Some
3 Maybe Rarely
4 Maybe      4

数据

lab <- list(Q1=c('Yes'='1','NO'='2','Maybe'='3'), Q2=c('All'='1','Some'='2','Rarely'='3'))
df <- structure(list(Q1 = c(1L, 2L, 3L, 3L), Q2 = 1:4), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：

谢谢，太好了！
我不知道我只能选择一个答案，但你的答案是首选。对不起！

【解决方案2】：

您可以使用ifelse 语句：

样本数据：

set.seed(111)
df <- data.frame(
  Q1 = sample(1:3, 10, replace = T), 
  Q2 = sample(1:4, 10, replace = T), 
  Q3 = sample(1:3, 10, replace = T)
  )

解决方案：

df$Q1_new <- ifelse(df$Q1==1, "Yes",
                    ifelse(df$Q1==2, "No", "Maybe"))
df
   Q1 Q2 Q3 Q1_new
1   2  1  3     No
2   3  1  1  Maybe
3   3  2  3  Maybe
4   3  4  3  Maybe
5   1  3  1    Yes
6   3  4  3  Maybe
7   1  2  1    Yes
8   3  2  1  Maybe
9   2  1  3     No
10  1  4  1    Yes

对于Q2和Q3，以同样的方式继续：

df$Q2_new <- ifelse(df$Q2==1, "All the time",
                    ifelse(df$Q2==2, "Some of the time",
                           ifelse(df$Q2==3, "Rarely", "Never")))
df$Q3_new <- ifelse(df$Q3==1, "6 hours",
                    ifelse(df$Q3==2, "7 hours", "8 hours"))
df
   Q1 Q2 Q3 Q1_new           Q2_new  Q3_new
1   2  1  3     No     All the time 8 hours
2   3  1  1  Maybe     All the time 6 hours
3   3  2  3  Maybe Some of the time 8 hours
4   3  4  3  Maybe            Never 8 hours
5   1  3  1    Yes           Rarely 6 hours
6   3  4  3  Maybe            Never 8 hours
7   1  2  1    Yes Some of the time 6 hours
8   3  2  1  Maybe Some of the time 6 hours
9   2  1  3     No     All the time 8 hours
10  1  4  1    Yes            Never 6 hours

【讨论】：