从字符串中删除/替换特定单词或短语-R
我环顾了一下这里和其他地方，发现了许多类似的问题，但没有一个能确切地回答我的问题。我需要清理命名约定，特别是替换/删除特定列/变量中的某些单词和短语，而不是整个数据集。我正在从SPSS迁移到R，下面我有一个在SPSS中执行此操作的代码示例，但我不确定如何在R中执行此操作。 EG： “Acadia Parish”-->“Acadia”(删除Parish和Parish前的空格) “第
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规范 tidyverse 方法从查找表中更新向量的某些值
我经常需要根据查找表重新编码数据框列中的一些(不是全部！)值.我对我所知道的解决问题的方法不满意.我希望能够以一种清晰、稳定和高效的方式进行.在我编写自己的函数之前，我想确保我没有重复一些已经存在的标准. ## 玩具示例数据 = 数据帧(id = 1:7,x = c(“A"、“A"、“B"、“C"、“D"、“AA"、“."))查找 = data.frame(旧 = c(“A"、“D"、“.")、
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如何使用表 2 中的信息(在 SAS 中)重新编码表 1 中的变量
总体目标是根据百分位数对定量变量进行分层.我想把它分成 10 个级别(例如第 10、20、...100%)，如果它落入第 10 个百分位，则将其重新编码为 1，如果它落入第 20 个百分位，则重新编码为 2，等等.这种方法需要适用于我插入的任何数据集，我希望这个过程尽可能自动化.下面我生成了一些测试数据: 数据测试(drop=i)；做 i=1 到 1000；a=圆形(均匀(1)*4，.01)；b
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使用 dplyr 重新编码多列
我有一个数据框，我在其中重新编码了几列，以便将 999 设置为 NA dfB %变异(adhere = if_else(adhere==999，as.numeric(NA)，坚持))%>%变异(参与= if_else(参与== 999，as.numeric(NA)，参与))％>％变异(质量= if_else(质量== 999，as.numeric(NA)，质量))%>%变异(undrstnd =
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从查找表中更新向量的某些值的规范 tidyverse 方法
我经常需要根据查找表重新编码数据框列中的一些(不是全部！)值.我对我所知道的解决问题的方法并不满意.我希望能够以清晰、稳定和高效的方式完成这项工作.在我编写自己的函数之前，我想确保我没有复制已经存在的标准. ## 玩具示例数据 = 数据.frame(id = 1:7,x = c(“A"、“A"、“B"、“C"、“D"、“AA"、“."))查找 = data.frame(old = c(“A",
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根据条件(`if`)语句替换数据框中的值
在下面编码的R数据帧中，我想替换B的所有时间与 b 一起出现. junk 这提供: nm val1 A2 乙3 厘米4天5 AE6 B f7 克8 天时9 Ai10 乙11 克12 升 我最初的尝试是使用 for 和 if 语句，如下所示: for(i injunk$nm) if(i %in% "B")junk$nm
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为给定的数值向量分配一个具有 2 个以上级别/标签的因子向量
大家.我希望你能帮助我解决我的疑问.对于表示苹果价格 ($) 的向量来说， apple 我可以分配一个因子向量，表示如果苹果的价格低于 50 美元，它是否“便宜"，如果苹果的价格大于或等于 50 美元，则表示它是否“昂贵".例如，因子变量可以很容易地赋值为: price 50, labels = c("cheap", "expensive")) 但是，我对分配具有三个价格水平的因子变量一
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用于多个类别的 ifelse 样式重新编码的习语
我经常遇到这种情况，以至于我认为必须有一个很好的习语.假设我有一个包含一系列属性的 data.frame，包括“产品".我还有一个将产品转换为品牌 + 尺寸的键.产品代码1-3为Tylenol，4-6为Advil，7-9为Bayer，10-12为Generic. 什么是最快(就人类时间而言)编码的方法? 如果有 3 个或更少的类别，我倾向于使用嵌套的 ifelse，如果超过 3 个，我
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根据条件 (`if`) 语句替换数据框中的值
在下面编码的R数据帧中，我想替换B的所有时间与 b 一起出现. junk 这提供: nm val1 A2 乙3 厘米4天5 AE6 B f7 克8 天时9 Ai10 Bj11 克12 升 我最初的尝试是使用 for 和 if 语句，如下所示: for(i injunk$nm) if(i %in% "B")junk$nm
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在 R 中重新编码数值
我想将一些数值重新编码为不同的数值并尝试使用以下代码: survey$KY27PHYc 我收到以下错误: ## 错误:“survey$KY27PHYc
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根据分数汇总多个可变分数
tl; dr:我需要首先将一组变量二等分为0/1，然后将这些值求和.我需要针对14x8变量执行此操作，因此我正在寻找一种循环处理方法. 大家好， 我有一个非常具体的问题，需要您的帮助: 问题描述:在我的数据集中，我有14组，每组8个变量(例如a1到a8，b1到b8，c1到c8等)，得分范围为1到6.请注意，这些变量是非连续的，字符串变量介于两者之间它们(我出于其他目的需要).
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如何重新编码数据帧值以仅保留那些满足特定集合的值，如何用“其他"替换其他值?
我正在寻找一种简洁的解决方案，最好使用 dplyr 来清理数据框列中的值，以便我可以保留它们，因为它们是与某个特定集合匹配的值，而其他则与它们不匹配不匹配将被重新编码为“其他". 示例 我有一个带有动物名字的数据框.有4个合法的动物名称，但其他行包含乱码而不是名称.我想清理该列，只保留合法的动物名称: zebra ， lion ， cow 或 cat . 数据 库(tidyve
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.subset2(x，i，精确=精确)中的错误:递归索引在级别2上失败
我正尝试将我的教育变量从18个等级的因子重新编码为7个等级的因子，范围从无资格-GCSE DG，GCSE A * -C- A等级-本科-研究生-其他. bes [[bes $ education]]％>％recode(“无资格" =“无资格"，'GCSE D-G，CSE 2-5年级，O级D-E'='GCSE D-G'，“青年培训证书，技术求职者" ="GCSE D-G"，'文书和商业资格'='
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R:使用recode，mutate和case_when重新编码变量
我想重新编码以下值 4 = 1，而其余变量仍保留在数据框中. temp.df
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规范dydyverse方法，用于从查找表更新矢量的某些值
我经常需要根据查找表重新编码数据帧列中的一些(不是全部！)值.我对解决问题的方法不满意.我希望能够以稳定，高效的方式进行操作.在编写自己的函数之前，我想确保我没有复制已经存在的标准. ##玩具示例数据= data.frame(id = 1:7，x ＝ c("A"，"A"，"B"，"C"，"D"，"AA"，“."))查找= data.frame(old = c("A"，"D"，“.")，new
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获得每行最频繁的值并说明联系
样本数据: df
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重新编码列中的观察以获取特定的ID
我有一个名为“调查"的数据集.在此，我有单独的ID行，列中有很多问题.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水果蔬菜Aaa NA葡萄bbb NA番茄ccc苹果NAddd桃NA 我想更改属于ID aaa和bbb的葡萄和番茄观察值，以将其放入水果列(调查受访者将其放在错误的列中)，然后将NA留在后面. 外观如下: ID水果蔬菜aaa葡萄NAbb
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有效编码相关值
我有一个数据框 df ，其中只有一个变量 var 具有一些相关值。 df％count（var） ＃＃滴答声：7 x 2 ＃var
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R：如何一次重新编码多个变量
我的数据集中有几个变量需要以完全相同的方式重新编码，而其他几个变量则需要以不同的方式重新编码。我尝试编写一个函数来解决此问题，但是遇到了麻烦。 library（dplyr） recode_liberalSupport = function（arg1）{ arg1 = recode（arg1，“ 1 = -1; 2 = 1; else = NA”） return（arg1） }
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使用data.table重新编码变量
我正在尝试使用data.table重新编码一个变量。我已经用Google搜索了将近2个小时，但是找不到答案。 假设我有一个data.table，如下所示： DT V2 =字母[1：3]， V4 = 1：12） 我想重新编码V1和V2。对于V1，我想将1s编码为0，将2s编码为1。 对于V2，我想将A编码为T，将B编码为K，将C编码为D。 如果我使用 dp
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