R语言变量重编码、重命名的操作
1、变量重编码
重编码涉及根据同一个变量和/或其他变量的现有值创建新值的过程,如将符合某个条件的值重新赋值等,这里主要介绍两种常见的方法:
#第一种方法 per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) per per$age[per$age == 1000] <- NA #设置缺失值 per$age1[per$age < 30] = "young" #生成新变量 per$age1[per$age >= 30 & per$age<50] <- "middle age" per #第二种方法 per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) per <- within(per,{ age1 <- NA age1[age < 30] <- "young" age1[age>=30 & age<50] <- "middle age" }) per
2、变量的重命名
变量已经存在,但是如果对变量名称不满意,可以对变量重新命名,这里提供以下几种方法:
手动输入。应用fix()函数调出编辑框,手动输入即可。
使用names()函数。格式为:names(x) <- value。需要指定对第几个变量名进行修改。
使用plyr包中的rename()函数。格式为rename(x, replace, warn_missing = TRUE, warn_duplicated = TRUE),需要指定对哪个变量名进行修改。
per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) per #第一种方法:手动输入 fix(per) #调出输入框,手动输入 #第二种方法,names()函数 per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) names(per)[2] <- "年龄" #指定第个变量重命名 per #第三种方法 per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) library(plyr) per <- rename(per,c(age="年龄")) #直接对变量名进行修改 per
补充:R语言变量的处理(创建新变量 变量重新赋值)
创建新变量:
方法一:
#在mydata数据库中创建新变量sum,sum是mydata数据库中x1和x2之和 mydata$sum <- mydata$x1 + mydata$x2 #在mydata数据库中创建新变量mean,sum是mydata数据库中x1和x2平均 mydata$mean <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2
eg:
> newwomen=women > newwomen$bmi=women$weight/women$height^2; > newwomen height weight bmi 1 58 115 0.03418549 2 59 117 0.03361103 3 60 120 0.03333333 4 61 123 0.03305563 5 62 126 0.03277836 6 63 129 0.03250189 7 64 132 0.03222656 8 65 135 0.03195266 9 66 139 0.03191001 10 67 142 0.03163288 11 68 146 0.03157439 12 69 150 0.03150599 13 70 154 0.03142857 14 71 159 0.03154136 15 72 164 0.03163580 >
方法二:
attach(mydata) #附上数据mydata mydata$sum <- x1 + x2 #在mydata数据库中创建新变量sum mydata$mean <- (x1 + x2)/2 #新变量mean detach(mydata) #每次attach数据之后,应该detach,解除之前的数据库粘附
这个地方我们看见x1和x2变量前面不需要再使用mydata$,那是因为我们之前已经附上mydata数据库(attach),这个时候,R已经知道会利用附上的数据中的x1和x2变量直接计算。但是创建的新变量sum必须使用$在mydata数据库之下,不然R就会计算出名字为sum,但是是个list性质的单独数据库。
方法三:
mydata <- transform( mydata, sum = x1 + x2,mean = (x1 + x2)/2) #通过一行命令创建多个新变量。
newwomen=transform(women,bmi=weight/height^2) > newwomen height weight bmi 1 58 115 0.03418549 2 59 117 0.03361103 3 60 120 0.03333333 4 61 123 0.03305563 5 62 126 0.03277836 6 63 129 0.03250189 7 64 132 0.03222656 8 65 135 0.03195266 9 66 139 0.03191001 10 67 142 0.03163288 11 68 146 0.03157439 12 69 150 0.03150599 13 70 154 0.03142857 14 71 159 0.03154136 15 72 164 0.03163580
变量重新赋值
方法一:
mydata$agecat <- ifelse(mydata$age > 70,c("older"), c("younger")) # 创建年龄组别(2组)
该命令利用ifelse函数,有点类似于其他语言中的if….else。 该命令左边告诉R我们需要在mydata数据库里面创建新变量agecat(年龄组),该变量当age>70时,年龄组变量赋值为older,其他情况下(age<=70),年龄组变量赋值为younger。关于更多ifelse()信息和案例,可通过help(ifelse)查看。
方法二:
attach(mydata) mydata$agecat[age > 75] <- "Elder" mydata$agecat[age > 45 & age <= 75] <- "Middle Aged" mydata$agecat[age <= 45] <- "Young" detach(mydata) #创建变量agecat,并按照年龄大小直接赋值.
重命名
方法一
fix(mydata) #直接重命名,关闭时保存
方法二
library(reshape) mydata <- rename(mydata, c(oldname="newname")) #利用reshape包里面的rename函数直接重命名。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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