如何通過字符串（變量）和重新編碼值進行循環？

我有一個數據框與大量的變量。這些變量的子集名稱中包含單個數字（例如x1_v和x2_v），我想爲任意大小的子集重新編碼這些變量的值。我使用for循環嘗試了以下內容，但它不記錄任何內容。如何通過字符串（變量）和重新編碼值進行循環？

library(car) 
library(magrittr) 

# Sample df 
x1_v <- seq(1:5) 
x2_v <- rep(5,5) 
fun <- c("a","b","c","r","q") 
data <- data.frame(x1_v, x2_v, fun) 

# Loop 
for (i in 1:2){ 
paste0("data$x", i, "_v") %>% 
    assign(paste0("data$x", i, "_v") %>% 
    recode("c(0, 5) = NA")) 
}

我知道通過使用循環和assign()這違反了幾乎所有的R協議，但我想了解

爲什麼這不起作用
我怎麼可能會使用類似申請解決此問題。

我認爲製作一個列表是有道理的，但我希望將所有數據保留在數據框架類中。

來源

2016-07-05 user3614648

'庫（車）'我猜的引用'重新編碼（）' – thelatemail

這可能有助於提供你想要什麼樣的輸出是一個例子？ –

這是行不通的位：
```
assign(paste0("data$x", i, "_v") %>% 
    recode("c(0, 5) = NA") 
```
你傳入recode一個字符串，如「數據$ x1_v」爲var時，它需要一個向量變量。如果你想進入組合字符串來形成表達式和函數調用的領域，你應該看看eval()，但我認爲這對你正在嘗試做的事情有點矯枉過正。避免這種編程風格的另一個原因是它不會很好地與%>%一起玩。
如果我正確地讀取了您的代碼，您正試圖重新編碼與名稱中的特定模式匹配的數據框中的列。您已要求提供矢量化解決方案，並且dplyr有設施可以幫助解決這個問題。 dplyr::mutate_at()將是不錯的選擇。有一個dplyr::recode()，但它需要你詳盡地指定所有的情況，並對類型非常挑剔。例如，這是我能來與dplyr::recode()捕捉你的意圖最接近：
```
library(dplyr) 
data %>% 
    mutate_at(.funs = funs(recode(., `0` = NA_real_, 
             `5` = NA_real_, 
             `1` = 1, 
             `2` = 2, 
             `3` = 3, 
             `4` = 4)), 
       .cols = vars(matches("x[0-9].*_v")) 
    ) 
```
注意使用.cols = vars(matches("x[0-9].*_v")這是做列名正則表達式匹配找到x#_v的。另外，funs()裏面的.指的是'我正在操作的列'。而不是'通過管道傳遞的輸出'。

也許ifelse()或if_else()是更好的選擇。 ifelse()（更慢和更小型安全的）：
```
data %>% 
    mutate_at(.funs = funs(ifelse(. == 0| . == 5, 
            yes = NA, 
            no = .)), 
       .cols = vars(matches("x[0-9].*_v")) 
    ) 
```
if_else()需要的x2_v和x1_v類型是相同的，它們是當前沒有。 x2_v <- rep(as.integer(5),5)會解決這個問題。然後，你可以這樣做：
```
data %>% 
    mutate_at(.funs = funs(if_else(. == 0| . == 5, 
            true = NA_integer_, 
            false = .)), 
       .cols = vars(matches("x[0-9].*_v")) 
) 
```

來源

2016-07-06 04:30:39 MilesMcBain

如何通過字符串（變量）和重新編碼值進行循環？

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