如何用查找表中的值标签替换数字代码？ [英] how do I replace numeric codes with value labels from a lookup table?

问题描述

此问题与此问题相关，但与不完全一样。

说我有这个数据框，

  df<  -  data.frame（
 id = c（1：6），
 profession = c（1，5，4，NA，0，5））
  

以及一个有关行业代码的可读取信息的字符串。说，

  profession.code<  -  c（
验光师= 1，会计师= 2，兽医= 3， 
`财务分析师= 4，护士= 5）
  

现在，我在看为了将 df $ profession 中的值替换为 profession.code 中的文本的最简单方法。最好不使用特殊的图书馆，除非它明显缩短了代码。

我希望我的最终结果是

  df<  -  data.frame（
 id = c（1：6），
 profession = c（Optometrists，Nurses，
财务分析师，NA，0，护士））
  

任何帮助将会非常大谢谢，

谢谢，
Eric

解决方案

你可以这样做：

  df<  -  data.frame（id = c（1：6），
职业= c（1，5，4，NA，0，5））
 
 profession.code<  -  c（`0` = 0，验光师= 1，会计师= 2，兽医= 3，
`财务分析师= 4，护士= 5）
 
 df $ profession.str < -  names（profession.code）[match（df $ profession，profession.code） ] 
 df 
＃id行业专业.str 
＃1 1 1验光师
＃2 2 5护士
＃3 3 4财务分析师
＃4 4 NA< NA> 
＃5 5 0 0 
＃6 6 5护士
  

请注意，不得不在您的专业代码向量中添加一个 0 条目，以表示这些零。

编辑：这是一个更新的解决方案，以说明下面的Eric的评论，数据可能包含任何数量的专业代码，没有相应的描述：

  match.idx<  -  match（df $ professional，profession.code）
 df $ profession.str<  -  ifelse（is.na（match。 idx），
 df $ professional，
 names（profession.code）[match.idx]）
  

This question is related to this question, but not quite the same.

Say I have this data frame,

df <- data.frame(
                id = c(1:6),
                profession = c(1, 5, 4, NA, 0, 5))

and a string with human readable information about the profession codes. Say,

profession.code <- c(
                     Optometrists=1, Accountants=2, Veterinarians=3, 
                     `Financial analysts`=4,  Nurses=5)

Now, I'm looking for the easiest way to replace the values in df$profession with the text found in profession.code. Preferably without use of special libraries, unless it shortens the code significantly.

I would like my end result to be

df <- data.frame(
                id = c(1:6),
                profession = c("Optometrists", "Nurses", 
                "Financial analysts", NA, 0, "Nurses"))

Any help would be greatly appreciated.

Thanks, Eric

解决方案

You can do it this way:

df <- data.frame(id = c(1:6),
                 profession = c(1, 5, 4, NA, 0, 5))

profession.code <- c(`0` = 0, Optometrists=1, Accountants=2, Veterinarians=3, 
                     `Financial analysts`=4,  Nurses=5)

df$profession.str <- names(profession.code)[match(df$profession, profession.code)]
df
#   id profession     profession.str
# 1  1          1       Optometrists
# 2  2          5             Nurses
# 3  3          4 Financial analysts
# 4  4         NA               <NA>
# 5  5          0                  0
# 6  6          5             Nurses

Note that I had to add a 0 entry in your profession.code vector to account for those zeroes.

EDIT: here is an updated solution to account for Eric's comment below that the data may contain any number of profession codes for which there are no corresponding descriptions:

match.idx <- match(df$profession, profession.code)
df$profession.str <- ifelse(is.na(match.idx),
                            df$profession,
                            names(profession.code)[match.idx])

这篇关于如何用查找表中的值标签替换数字代码？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！