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如何使用mutate-at和嵌套的ifelse语句自动重新编码许多变量?

recode mutate dplyr dataframe r

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T Richard · 技术社区 · 5 年前

有一个很大的数据集,由每个主题上相同变量的重复测量组成。示例数据如下

df<-data.frame(
"id"=c(1:5),
"ax1"=c(1,6,8,15,17),
"bx1"=c(2,16,8,15,17))

其中“x1”是重复测量的,所以我们可以有“ax1”、“bx1”、“cx1”等等。我试图重新编码这些变量。计划将1和3到12(包括)范围内的任何数字重新编码为0,并将2或大于或等于13的任何值重新编码为1。因为它涉及到许多变量,我正在使用“变异”来自动重新编码。而且,同一代码的数字不是连续的(例如,1和3-12将被重新编码为0),所以我使用了一个嵌套的“ifelse”语句。我试了一下

df1<-df %>% 
mutate_at(vars(ends_with("x1")),factor, 
        ifelse(x1>=3 & x1 <=12,0,ifelse(x1==1, 0,
               ifelse(x1==2, 1,0))))

然而,这不能工作,因为R不能识别“x1”。在此方面的任何帮助,我们都会事先表示感谢。预期的产出看起来像

> df1
   id ax1 bx1
1  1   0   1
2  2   0   1
3  3   0   0
4  4   1   1
5  5   1   1

3 回复 | 直到 5 年前

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NelsonGon phoxis 5 年前

使用 ifelse ,我们可以执行以下操作:

df %>% 
   mutate_at(vars(ends_with("x1")),~ifelse(. ==1 | . %in% 3:12,0,
                                           ifelse(. ==2 | .>=13,1,.)))
  id ax1 bx1
1  1   0   1
2  2   0   1
3  3   0   0
4  4   1   1
5  5   1   1

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Ronak Shah 5 年前

我们可以利用 case_when

library(dplyr)

df %>% 
  mutate_at(vars(ends_with("x1")), ~case_when((. >= 3 & . <= 12) | . == 1 ~ 0,
                                               . >= 13 | . == 2 ~ 1))

#  id ax1 bx1
#1  1   0   1
#2  2   0   1
#3  3   0   0
#4  4   1   1
#5  5   1   1

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Jonathan V. Solórzano 5 年前

这是另一个类似于你所尝试的解决方案。我刚加了“或”运算符( | ifelse 并移除 factor 从你的代码中分离出来。

library(dplyr)
df1<-df %>% 
  mutate_at(vars(ends_with("x1")), function(x)
            ifelse(x >= 3 & x <= 12 | x == 1,0,
                   ifelse(x >= 13 | x == 2, 1,0)))

#  id ax1 bx1
#1  1   0   1
#2  2   0   1
#3  3   0   0
#4  4   1   1
#5  5   1   1

如果除了你提到的那些条件之外没有其他可能的条件(例如,有零),我认为你可以简化它,只需将它减少到以下几点:

df1<-df %>% 
  mutate_at(vars(ends_with("x1")), function(x)
            ifelse(x >= 3 & x <= 12 | x == 1, 0, 1))