使用Tidyverse将整数转换为R中的向量

问题描述

在我的数据集中，一列包含一个整数，该整数编码在进行医疗程序后是否出现“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？我尝试使用factor(levels = bleed,labels = c("none","slight","severe"))来做到这一点，但是这与我的Tidyverse风格的%>%管道式数据处理方法不同。

如何将这些数字变成描述性标签？

解决方法

如果只将一个整数添加到整数向量，则可以使用简单的索引。

在基数R中，它看起来像：

bleeding <- c(0,1,2,1)
values <- c("no","slight","severe")

bleeding <- values[bleeding + 1]

bleeding
#>  [1] "no"     "slight" "no"     "slight" "slight" "no"     "severe" "severe"
#>  [9] "no"     "slight"

或在tidyverse中：

df <- data.frame(bleeding = c(0,1))

df %>% mutate(bleeding  = c("no","severe")[bleeding + 1])
#>    bleeding
#> 1        no
#> 2    slight
#> 3        no
#> 4    slight
#> 5    slight
#> 6        no
#> 7    severe
#> 8    severe
#> 9        no
#> 10   slight

,

在类似tidyverse的管道中，您可以在recode语句中使用mutate函数

library(dplyr)

df %>%
  mutate(your_int_var = recode(your_int_var,`0` = 'no',`1` = 'slight',`2` = 'severe'))

甚至使用unquote拼接!!!

更好

values <- c(`0` = 'no',`2` = 'severe')

df %>% 
  mutate(your_int_var = recode(your_int_var,!!!values))