dplyr - 如何重新编码为 NA?
dplyr - how to recode to NA?
我正在尝试以下操作:
data %>%
mutate_at(vars(Q1), recode, "I don't agree" = 0, "I agree" = 1, "I don't know" = NA)
但我收到以下错误:
Q1 must be a double vector, not a logical vector
如何使用 dplyr 将 "I don't know" 正确重新编码为缺失值?
使用 iris
数据集,此代码有效
library(dplyr)
iris %>%
mutate_at(vars(Species), recode, setosa = 0, versicolor = 1, virginica = NA_real_)
基本上你需要使用 NA_real_
而不是简单的 NA
另一种选择是传递命名向量
library(dplyr)
iris %>%
mutate_at(vars(Species), ~ setNames(c(0, 1, NA),
c('setosa', 'versicolor', 'virginica'))[as.character(.)])
我正在尝试以下操作:
data %>%
mutate_at(vars(Q1), recode, "I don't agree" = 0, "I agree" = 1, "I don't know" = NA)
但我收到以下错误:
Q1 must be a double vector, not a logical vector
如何使用 dplyr 将 "I don't know" 正确重新编码为缺失值?
使用 iris
数据集,此代码有效
library(dplyr)
iris %>%
mutate_at(vars(Species), recode, setosa = 0, versicolor = 1, virginica = NA_real_)
基本上你需要使用 NA_real_
而不是简单的 NA
另一种选择是传递命名向量
library(dplyr)
iris %>%
mutate_at(vars(Species), ~ setNames(c(0, 1, NA),
c('setosa', 'versicolor', 'virginica'))[as.character(.)])