在R中导入带有值标签的spss文件的最佳方式是什么？

Question

我有一个包含变量和值标签的spss文件。我看到了带有read.spss函数的国外包：

data <- read.spss("2017.sav", to.data.frame = TRUE, use.value.labels = TRUE)

如果我使用use.value.labels = TRUE，所有的字符串都会变成因子变量，我不想要它，因为它们不是因子变量。

我找到了一个解决方案，但我不知道这是不是最好的方法

1º先用上一句话读取spss文件

2º选择哪些变量不是因子，并使用以下命令将其更改为字符串：

cols <- c("x", "ab")

data[cols] <- lapply(data[cols], as.character)

如果我不使用use.value.labels = TRUE，我将没有值标签，并且我无法正确导出文件

Answer 1

我不知道为什么，但是我不能安装一个“外来”包。

下面是我将数据集从SPSS导入R(通过Excel)的方法：

1. 在SPSS中打开您的数据。
2. 将数据集从SPSS导出到Excel，但请确保选择最底部的“保存定义的值标签而不是数据值”选项。
3. 打开R.
4. 从Excel导入数据集。

现在，您在R中有了一个带有值标签的数据集。

Answer 2

您还可以使用memisc包：

sav <- spss.system.file("file.sav")
df <- as.data.set(sav)

我的公司经常处理SAV文件，我们分别提取元数据。使用foreign包，您可以通过几种不同的方式获取元数据(在加载文件之后)：

data.label.table <- attr(sav, "label.table")
missings <- attr(sav, "missings")

其他位需要各种lapply和sapply函数才能将其取出。我的脚本很长，所以我不会在这里分享它。如果你用read.spss(sav, to.data.frame = TRUE)读入数据，你会得到：

VariableLabels <- unname(attr(sav, "variable.labels"))