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<分区>
我有一个数据集，其中包含 90 个对 Likert 项目的响应，我想将其转换为数值。它的结构类似于此处的示例:
q6 <- c("Daily", "Never", "Often", "Very Often", "Daily")
q7 <- c("Never", "Never", "Often", "Often", "Daily")
q23 <- c("Daily", "Often", "Never", "Never", "Neutral")
q17 <- c("Important", "Important", "Very Important", "Neutral", "Not Important")
example <- cbind(q6, q7, q17, q23)
对每个问题的回答略有不同，但主要在非常不同意到非常同意、每天到从不，或者重要到不重要的范围内。对 90 个问题的每个回答都在一个单独的列中(标记为 q1 > q90)。我想为一组响应创建新列，其数值对应于文本响应(强烈同意 (3) 到强烈不同意 (-3)，通过中性 (0))。像这样
q6 <- c("Daily", "Never", "Often", "Very Often", "Daily")
n6 <- c(3,-3,1,2,3)
q17 <- c("Important", "Important", "Very Important", "Neutral", "Not Important")
n17 <- c(2,2,3,0,-3)
num_example <- cbind(q6, n6, q17, n17)
num_example
到目前为止，我已经成功使用下面的代码，它生成一个名为 n6 的新变量，该变量与现有 q6 列中的文本响应相匹配，然后我可以使用 cbind 添加到现有数据框中。我的问题是:我如何在 90 个问题的整个数据框架中自动执行此操作，而不必为每个响应运行下面的代码(即将 q6 更改为 q7，然后更改为 q8，等等)。
n6 <- ifelse(example$q6=="Daily", 3,
ifelse(h16$q6=="",0,
ifelse(h16$q6=="Very Often", 2,
ifelse(h16$q6=="Often", 1,
ifelse(h16$q6=="Neither Rarely nor Often", 0,
ifelse(h16$q6=="Rarely", -1,
ifelse(h16$q6=="Very Rarely", -2,
ifelse(h16$q6=="Never", -3,5
))))))))
作为进一步引用，q6:q12 列和 q23:30 列的响应范围从“每日”到“从不”，如上例所示。列 q17:q22 的响应范围从不重要到非常重要，列 q49:q90 的响应范围从强烈同意到强烈不同意。我正在尝试找到一种更智能的方法来在相关列(例如 q6:12、q23:q30)上运行下面的代码，从而生成一个新的数据框，该数据框在名为 n6:n16、n23:30 的列中具有数值，而不必运行 90 次以下的代码!
希望这是对问题的清楚解释。
谢谢。
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fiddle :http://jsfiddle.net/rtucgv74/ 我正在尝试将第一个字符与 3 位数字匹配。所以下面的代码应该提醒f234。但反而返回 null ？ 源代码: var reg
复制代码 代码如下: Dim strOk,strNo strOk = "12312321$12
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