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在一个go-in r中对多个列执行转换

Chris Ruehlemann · 技术社区 · 8 年前

我有一个数据框架,其中有多列用于Word表单标记,如本模拟示例所示:

df <- data.frame(
   w1 = c("NN1", "NN0", "ADJ", "ADC", "NP0", "VVZ"),
   w2 = c("NN0", "NN2", "ADC", "NN0", "VBN", "NN1"),
   w3 = c("ADJ", "NN2", "NP0", "VVG", "ADS", "NN1"),
   w4 = c("NN2", "NN2", "ADJ", "ADJ", "ADS", "VVD")
 )
df

现在,我想使用更广泛的描述对标签进行重新分类,例如单数名词的“名词”(标记为“nn1”)、复数名词的“nn2”)、专有名词的“np0”等。我可以一列一列地进行转换,如下所示:

df$w1_class <- ifelse(grepl("^N", df$w1), "noun", 
                      ifelse(grepl("^V", df$w1), "verb", "adjective"))
df$w2_class <- ifelse(grepl("^N", df$w2), "noun", 
                      ifelse(grepl("^V", df$w2), "verb", "adjective"))
df$w3_class <- ifelse(grepl("^N", df$w3), "noun", 
                      ifelse(grepl("^V", df$w3), "verb", "adjective"))
df$w4_class <- ifelse(grepl("^N", df$w4), "noun", 
                      ifelse(grepl("^V", df$w4), "verb", "adjective"))

如果有更多这样的列和更多的标记类型,就像我在真实数据框架中所做的那样,那么考虑到高度重复的代码,这是一个冗长的练习。转换可以一次性完成吗?

2 回复 | 直到 7 年前

MKR 8 年前

一种解决方案使用 dplyr::mutate_all 和 dplyr::case_when 可以是:

library(dplyr)

df %>% mutate_all(funs(case_when(
  grepl("^N", .) ~ "noun",
  grepl("^V", .) ~ "verb",
  grepl("^A", .) ~ "adjective",
  TRUE           ~ "Other"
                 )))

#          w1        w2        w3        w4
# 1      noun      noun adjective      noun
# 2      noun      noun      noun      noun
# 3 adjective adjective      noun adjective
# 4 adjective      noun      verb adjective
# 5      noun      verb adjective adjective
# 6      verb      noun      noun      verb

数据:

df <- data.frame(
  w1 = c("NN1", "NN0", "ADJ", "ADC", "NP0", "VVZ"),
  w2 = c("NN0", "NN2", "ADC", "NN0", "VBN", "NN1"),
  w3 = c("ADJ", "NN2", "NP0", "VVG", "ADS", "NN1"),
  w4 = c("NN2", "NN2", "ADJ", "ADJ", "ADS", "VVD")
)

Alexis 7 年前

您可以将映射逻辑放入函数中,然后使用 dplyr::mutate_all 以下内容:

library(dplyr)

df <- data.frame(
    w1 = c("NN1", "NN0", "ADJ", "ADC", "NP0", "VVZ"),
    w2 = c("NN0", "NN2", "ADC", "NN0", "VBN", "NN1"),
    w3 = c("ADJ", "NN2", "NP0", "VVG", "ADS", "NN1"),
    w4 = c("NN2", "NN2", "ADJ", "ADJ", "ADS", "VVD"),
    stringsAsFactors = FALSE
)

foo <- function(tags) {
    tags <- sub("^N.*", "noun", tags)
    tags <- sub("^V.*", "verb", tags)
    tags <- sub("^A.*", "adjective", tags)
    tags
}

out <- df %>%
  mutate_all(foo) %>%
  rename_all(~paste0(., "_class"))

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