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我有一个数据框，其中包含从 1 到 5 的值的不同变量。我想以 5 变为 1 的方式重新编码一些变量，反之亦然 (x=6-x)。我想定义一个变量列表，将在我的数据框中像这样重新编码。

这是我使用lapply. 我还没有真正理解它。

  #generate example-dataset
    var1<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    var2<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    var3<-sample(1:5,100,rep=TRUE)
    dat<-as.data.frame(cbind(var1,var2,var3))

    recode.list<-c("var1","var3")  
    recode.function<- function(x){          
    x=6-x
     }
    lapply(recode.list,recode.function,data=dat)
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不需要外部函数或为此的包。只需在 中使用匿名函数lapply，如下所示：

df[recode.list] <- lapply(df[recode.list], function(x) 6-x)

使用[]让我们可以直接替换原始数据集中的那些列。这是必需的，因为仅使用lapply会导致数据为 named list。

如评论中所述，您实际上甚至可以跳过lapply：

df[recode.list] <- 6 - df[recode.list]
于 2014-11-20T13:43:34.303 回答
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这是一个选项dplyr：

recode.function<- function(x){          
  x <- 6-x 
}

recode.list <- c("var1","var3") 

require(dplyr)
df %>% mutate_each_(funs(recode.function), recode.list)

#    var1 var2 var3
#1      2    2    4
#2      3    3    3
#3      3    5    2
#4      3    3    2
#5      4    3    3
#6      5    4    1
#...
于 2014-11-20T13:40:53.623 回答
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您可以使用mapvalues来自plyr.

require(plyr)
# if you just want to replace 5 with 1 and vice versa
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, c(1, 5), c(5,1))
# if you want to apply to x=6-x to all values (in this case you don't need mapvalues)
df[, recode.list] <- sapply(df[, recode.list], mapvalues, 1:5, 5:1)
于 2014-11-20T13:47:05.797 回答