在循环中跨列替换多个值

Question

我想跨不同列重新编码多个值。

例如：

df <- data.frame(wave = c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2),
                 party = rep(c("A", "A", "A", "B", "B", "B"), 2),
                 s_item = rep(c(3,4,5,1,2,6), 2), 
                 s_item2 = rep(c(1,2,3,4,5,6), 2),
                 s_item3 = rep(c(6,2,3,1,5,4), 2))

数据：

   wave party s_item s_item2 s_item3
1     1     A      3       1       6
2     1     A      4       2       2
3     1     A      5       3       3
4     1     B      1       4       1
5     1     B      2       5       5
6     1     B      6       6       4
7     2     A      3       1       6
8     2     A      4       2       2
9     2     A      5       3       3
10    2     B      1       4       1
11    2     B      2       5       5
12    2     B      6       6       4

对于所有“s_”列，我想将值“1、2、3、4、5、6”重新编码为“-1、-0.5、0、0.5、1、NA”。

那么，我需要的是：

   wave party s_item s_item2 s_item3
1     1     A    0.0    -1.0      NA
2     1     A    0.5    -0.5    -0.5
3     1     A    1.0     0.0     0.0
4     1     B   -1.0     0.5    -1.0
5     1     B   -0.5     1.0     1.0
6     1     B     NA      NA     0.5
7     2     A    0.0    -1.0      NA
8     2     A    0.5    -0.5    -0.5
9     2     A    1.0     0.0     0.0
10    2     B   -1.0     0.5    -1.0
11    2     B   -0.5     1.0     1.0
12    2     B     NA      NA     0.5

这适用于单个值：

for(i in df %>% select(starts_with("s_")) %>% colnames()){
  df[[i]] <-  replace(df[[i]], df[[i]] %in% 1, -1)
}

但这不起作用：

for(i in df %>% select(starts_with("s_")) %>% colnames()){
  df[[i]] <-  replace(df[[i]], df[[i]] %in% 1, -1,
                      df[[i]], df[[i]] %in% 2, -0.5,
                      df[[i]], df[[i]] %in% 3, 0,
                      df[[i]], df[[i]] %in% 4, 0.5,
                      df[[i]], df[[i]] %in% 5, 1,
                      df[[i]], df[[i]] %in% 6, NA,)
}

有没有办法像我在上面的代码中想象的那样在一个循环中完成此操作？只要代码尽可能紧凑，我也愿意接受不同的策略。

Answer 1

您可以试试下面的代码

v <- c(-1, -0.5, 0, 0.5, 1, NA)
idx <- startsWith(names(df), "s_")
df[idx] <- v[as.matrix(df[idx])]

这给出了

> df
   wave party s_item s_item2 s_item3
1     1     A    0.0    -1.0      NA
2     1     A    0.5    -0.5    -0.5
3     1     A    1.0     0.0     0.0
4     1     B   -1.0     0.5    -1.0
5     1     B   -0.5     1.0     1.0
6     1     B     NA      NA     0.5
7     2     A    0.0    -1.0      NA
8     2     A    0.5    -0.5    -0.5
9     2     A    1.0     0.0     0.0
10    2     B   -1.0     0.5    -1.0
11    2     B   -0.5     1.0     1.0
12    2     B     NA      NA     0.5

Answer 2

使用 across 和 recode -

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(across(starts_with('s_'), 
        ~recode(., `1` = -1, `2` = -0.5, `3` = 0, 
                    `4` = 0.5, `5` = 1, `6` = NA_real_)))
df


#   wave party s_item s_item2 s_item3
#1     1     A    0.0    -1.0      NA
#2     1     A    0.5    -0.5    -0.5
#3     1     A    1.0     0.0     0.0
#4     1     B   -1.0     0.5    -1.0
#5     1     B   -0.5     1.0     1.0
#6     1     B     NA      NA     0.5
#7     2     A    0.0    -1.0      NA
#8     2     A    0.5    -0.5    -0.5
#9     2     A    1.0     0.0     0.0
#10    2     B   -1.0     0.5    -1.0
#11    2     B   -0.5     1.0     1.0
#12    2     B     NA      NA     0.5

Answer 3

使用命名向量

library(dplyr)
df %>%
    mutate(across(starts_with("s_"), 
   ~ setNames(c(-1, -0.5, 0, 0.5, 1, NA), 1:6)[as.character(.)]))
   wave party s_item s_item2 s_item3
1     1     A    0.0    -1.0      NA
2     1     A    0.5    -0.5    -0.5
3     1     A    1.0     0.0     0.0
4     1     B   -1.0     0.5    -1.0
5     1     B   -0.5     1.0     1.0
6     1     B     NA      NA     0.5
7     2     A    0.0    -1.0      NA
8     2     A    0.5    -0.5    -0.5
9     2     A    1.0     0.0     0.0
10    2     B   -1.0     0.5    -1.0
11    2     B   -0.5     1.0     1.0
12    2     B     NA      NA     0.5

在循环中跨列替换多个值

Replace multiple values across columns in a loop

r

dataframe

for-loop

replace

recode