使用Tidyverse将整数转换为R中的向量
使用Tidyverse将整数转换为R中的向量
提问于 2020-11-10 19:21:34
在我的数据集中，有一列包含整数，这些数字表示在医疗过程后是否有“无”(0)、“轻微”(1)或“严重”(2)出血。
如何将这些整数值转换为描述性名称？我试着用factor(levels = bleed, labels = c("none", "slight", "severe"))解决这个问题，但这不符合我的Tidyverse风格，%>%-piped数据争论。
如何将这些数字转换为描述性标签？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-10 19:27:43
在类似tidyverse的管道中，可以在mutate语句中使用recode函数
library(dplyr)
df %>%
mutate(your_int_var = recode(your_int_var, `0` = 'no', `1` = 'slight', `2` = 'severe'))或者使用无引号拼接!!!更好
values <- c(`0` = 'no', `1` = 'slight', `2` = 'severe')
df %>%
mutate(your_int_var = recode(your_int_var, !!!values))Stack Overflow用户
发布于 2020-11-10 19:24:09
如果您只需将整数向量加1，则可以使用简单的索引。
在基数R中，如下所示：
bleeding <- c(0, 1, 0, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 1)
values <- c("no", "slight", "severe")
bleeding <- values[bleeding + 1]
bleeding
#> [1] "no" "slight" "no" "slight" "slight" "no" "severe" "severe"
#> [9] "no" "slight"或者在tidyverse中：
df <- data.frame(bleeding = c(0, 1, 0, 1, 1, 0, 2, 2, 0, 1))
df %>% mutate(bleeding = c("no", "slight", "severe")[bleeding + 1])
#> bleeding
#> 1 no
#> 2 slight
#> 3 no
#> 4 slight
#> 5 slight
#> 6 no
#> 7 severe
#> 8 severe
#> 9 no
#> 10 slight页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64767941
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
