使用 dplyr 重新编码多列

Question

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 <-dfA %>%
  mutate(adhere = if_else(adhere==999, as.numeric(NA), adhere)) %>%
  mutate(engage = if_else(engage==999, as.numeric(NA), engage)) %>%
  mutate(quality = if_else(quality==999, as.numeric(NA), quality)) %>%
  mutate(undrstnd = if_else(undrstnd==999, as.numeric(NA), undrstnd)) %>%
  mutate(sesspart = if_else(sesspart==999, as.numeric(NA), sesspart)) %>%
  mutate(attended = if_else(attended>=9, as.integer(NA), attended))

我想使用 mutate_at() 和一系列列和 recode() 而不是 if_else()，但我坚持如何给它条件。我认为类似 999 = NA 基于一些 mutate_all 示例——但我还需要 NA 来匹配 .x 的类型，但我不确定如何让它成为类型敏感的

我试过:

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))
z <- y %>%
    mutate_at( vars(y1:y2), funs(recode(.,`999` = as.numeric(NA))))

但是我收到一条警告“未替换的值被视为 NA 作为 .x 不兼容。请详尽地指定替换或提供 .default”，我可以看到它是针对数字列的，但不是针对整数列 y2 的

> z
  y1 y2    y3
1  1 NA  TRUE
2  2 NA  TRUE
3 NA NA FALSE
4  3 NA FALSE
5  4 NA  TRUE

Answer 1

我认为这与列类型有关。我加了 mutate_if将所有整数列转换为数字，然后将重新编码值设置为 NA_real_ .它似乎工作。

library(dplyr)

y <- data.frame(y1=c(1,2,999,3,4), y2=c(1L, 2L, 999L, 3L, 4L), y3=c(T,T,F,F,T))

z <- y %>%
  mutate_if(is.integer, as.numeric) %>%
  mutate_at(vars(y1:y2), funs(recode(.,`999` = NA_real_)))
z
#   y1 y2    y3
# 1  1  1  TRUE
# 2  2  2  TRUE
# 3 NA NA FALSE
# 4  3  3 FALSE
# 5  4  4  TRUE