R中的Recode值

Question

如果x >1但< 2，我想在列中重新编码值，它将被重新编码为1

这是我的密码：

neu$b <- lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))

出什么事了吗？

 swl.y

  2.2
  1.2
  3.4
  5.6

我需要重新计算所有的值--实际上：

  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>1 & swl.y <=2, 1, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>2 & swl.y <=3, 2, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>3 & swl.y <=4, 3, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>4 & swl.y <=5, 4, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>5 & swl.y <=6, 5, swl.y))
  neu$c <- with(neu, ifelse(swl.y>6 & swl.y <=7, 6, swl.y))

我想我知道问题出在哪里了。当R运行第二行代码时，已编码的值返回到以前的值。

Answer 1

我们不需要为一个列循环。通过使用lapply(neu$swl.y，我们将列的每个元素作为list元素，这是我们可能不需要的。函数ifelse是矢量化的，可以直接在列'swl.y‘上使用，并具有OP的post中提到的逻辑条件。

 neu$b <- with(neu, ifelse(swl.y>1 & swl.y <=2, 1, swl.y))

否则，我们创建'b‘列为'swl.y’，并根据逻辑条件更改'b‘的值。

 neu$b <- neu$swl.y
 neu$b[with(neu, swl.y>1 & swl.y <=2)] <- 1

为了更好地理解OP代码的问题，我们可以检查lapply的输出

 lapply(neu$swl.y, function(x) x) #similar to `as.list(neu$swl.y)`
 #[[1]]
 #[1] 3

 #[[2]]
 #[1] 0

 #[[3]]
 #[1] 0

 #[[4]]
 #[1] 2

 #[[5]]
 #[1] 1

输出是一个list，列的每个元素都作为list元素。在列表中使用ifelse可能不是最优的，因为它是向量化的(前面已经提到过)。但是，假设我们用ifelse

lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
#[[1]]
#[1] 3

#[[2]]
#[1] 0

#[[3]]
#[1] 0

#[[4]]
#[1] 1

#[[5]]
#[1] 1

data.frame可以被视为具有相同长度的列表元素的list。因此，根据上面的输出，这应该是一个有5列和1行的data.frame。通过分析单个列'b'，我们将创建一个包含5个list元素的list列。

 neu$b <- lapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
 str(neu)
 #'data.frame': 5 obs. of  2 variables:
 #$ swl.y: int  3 0 0 2 1
 #$ b    :List of 5
 # ..$ : int 3
 # ..$ : int 0
 # ..$ : int 0
 # ..$ : num 1
 # ..$ : int 1

但这不是我们想要的。什么是治疗方法？一种方法是使用sapply/vapply而不是lapply，后者在长度相同的情况下返回vector输出，或者我们通过unlist lapply输出来创建vector

 neu$b <- sapply(neu$swl.y, function(x) ifelse(x>1 & x<=2, 1, x))
 str(neu) 
 #'data.frame': 5 obs. of  2 variables:
 # $ swl.y: int  3 0 0 2 1
 # $ b    : num  3 0 0 1 1

更新

根据OP编辑的文章，如果我们需要多个重新编码，可以使用cut或findInterval。在cut中，我们可以指定breaks，还有其他参数labels来返回默认标签。

 with(neu1, cut(swl.y, breaks=c(-Inf,1,2,3,4,5,6,Inf), labels=F)-1)
 #[1] 2 1 3 5

数据

set.seed(48)
neu <- data.frame(swl.y=sample(0:5, 5, replace=TRUE))

#newdata 
neu1 <- structure(list(swl.y = c(2.2, 1.2, 3.4, 5.6)), 
.Names = "swl.y", class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))