在特定 ID 的列中重新编码观察

Question

我有一个数据集，名为 'survey'。在这里，我有几行个人 ID，以及有很多问题的列。我需要将 1 列中的值重新编码为 NA 并将观察值移至另一列。

例如：

ID    Fruit    Vegetable
aaa   NA       grape 
bbb   NA       tomato
ccc   apple    NA
ddd   peach    NA

我想把ID为aaa和bbb的葡萄和西红柿观察值改成fruit一栏（调查对象放错一栏），把NA留下。

看起来像：

ID    Fruit    Vegetable
aaa   grape    NA 
bbb   tomato   NA
ccc   apple    NA
ddd   peach    NA

非常感谢

Answer 1

基本上，我们将使用 2 个条件来完成此操作。第一个将检查它是否为 NA 并在您的名称列表中重新编码 (fct2recode)。如果它在 fct2recode 中，第二个将从第二列中删除它。

library(tidyverse)

df <- read_table("ID    Fruit    Vegetable
aaa   NA       grape 
bbb   NA       tomato
ccc   apple    NA
ddd   peach    NA")

fct2recode <- c("grape", "tomato")

df %>%
    mutate(Fruit = ifelse(is.na(Fruit) & Vegetable %in% fct2recode, 
                          Vegetable, Fruit),
           Vegetable = ifelse(Vegetable %in% fct2recode, NA, Vegetable))

这导致：

# A tibble: 4 x 3
  ID    Fruit  Vegetable
  <chr> <chr>  <chr>    
1 aaa   grape  NA       
2 bbb   tomato NA       
3 ccc   apple  NA       
4 ddd   peach  NA

我希望这种方法对您的问题具有足够的普遍性。

编辑：

对于ID为“aaa”和“bbb”的特定目标对象，您可以将它们作为条件添加到ifelse:

df %>%
    mutate(Fruit = ifelse(ID %in% c("aaa", "bbb"), Vegetable, Fruit),
           Vegetable = ifelse(ID %in% c("aaa", "bbb", NA, Vegetable)))

在特定 ID 的列中重新编码观察

Recode observation in column for a specific ID

coding-style

r

recode

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