r - 使用 `car` 跨列范围重新编码

Question

网上查了很久，不知道怎么申请car重新编码一系列列的值。

要重新编码单个列的值，我将运行如下命令:

 df$dv_r <- recode(df$dv, "2=1;1=0;0=NA")

然后，如果我想对整个 data.frame 执行此操作，我可以运行:

 df_2 <- lapply(df, FUN = function(x) recode(x, "2=1;1=0;0=NA"))

但是，我不确定如何对一系列列执行此操作 - 例如，在假设的 data.table 中叫 df ，我将如何重新编码范围从 20:40 的列的值?

谢谢!当然，这对 R 专家来说非常容易。

Answer 1

也许有更多的 data.table 方法可以做到这一点，但这是一种可能性:

library(data.table)
library(car)

## Here is some sample data
set.seed(1)
dt <- data.table(A = sample(0:2, 10, replace = TRUE), 
                 B = sample(0:2, 10, replace = TRUE),
                 C = sample(0:2, 10, replace = TRUE),
                 D = rnorm(10), E = rnorm(10), ID = 1:10)
dt
#     A B C           D           E ID
#  1: 0 0 2 -0.04493361 -0.05612874  1
#  2: 1 0 0 -0.01619026 -0.15579551  2
#  3: 1 2 1  0.94383621 -1.47075238  3
#  4: 2 1 0  0.82122120 -0.47815006  4
#  5: 0 2 0  0.59390132  0.41794156  5
#  6: 2 1 1  0.91897737  1.35867955  6
#  7: 2 2 0  0.78213630 -0.10278773  7
#  8: 1 2 1  0.07456498  0.38767161  8
#  9: 1 1 2 -1.98935170 -0.05380504  9
# 10: 0 2 1  0.61982575 -1.37705956 10

使用 .SDcols 定义要将函数应用于哪些列。

dt[, 1:3 := lapply(.SD, recode, "2=1;1=0;0=NA"), .SDcols = 1:3]
dt
#      A  B  C           D           E ID
#  1: NA NA  1 -0.04493361 -0.05612874  1
#  2:  0 NA NA -0.01619026 -0.15579551  2
#  3:  0  1  0  0.94383621 -1.47075238  3
#  4:  1  0 NA  0.82122120 -0.47815006  4
#  5: NA  1 NA  0.59390132  0.41794156  5
#  6:  1  0  0  0.91897737  1.35867955  6
#  7:  1  1 NA  0.78213630 -0.10278773  7
#  8:  0  1  0  0.07456498  0.38767161  8
#  9:  0  0  1 -1.98935170 -0.05380504  9
# 10: NA  1  0  0.61982575 -1.37705956 10