如何通过字符串（变量）和重新编码值进行循环？

我有一个数据框与大量的变量。这些变量的子集名称中包含单个数字（例如x1_v和x2_v），我想为任意大小的子集重新编码这些变量的值。我使用for循环尝试了以下内容，但它不记录任何内容。如何通过字符串（变量）和重新编码值进行循环？

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")) 
}

我知道通过使用循环和assign()这违反了几乎所有的R协议，但我想了解

为什么这不起作用
我怎么可能会使用类似申请解决此问题。

我认为制作一个列表是有道理的，但我希望将所有数据保留在数据框架类中。

来源

2016-07-05 user3614648

'库（车）'我猜的引用'重新编码（）' – thelatemail

这可能有助于提供你想要什么样的输出是一个例子？ –

这是行不通的位：
```
assign(paste0("data$x", i, "_v") %>% 
    recode("c(0, 5) = NA") 
```
你传入recode一个字符串，如“数据$ x1_v”为var时，它需要一个向量变量。如果你想进入组合字符串来形成表达式和函数调用的领域，你应该看看eval()，但我认为这对你正在尝试做的事情有点矫枉过正。避免这种编程风格的另一个原因是它不会很好地与%>%一起玩。
如果我正确地读取了您的代码，您正试图重新编码与名称中的特定模式匹配的数据框中的列。您已要求提供矢量化解决方案，并且dplyr有设施可以帮助解决这个问题。 dplyr::mutate_at()将是不错的选择。有一个dplyr::recode()，但它需要你详尽地指定所有的情况，并对类型非常挑剔。例如，这是我能来与dplyr::recode()捕捉你的意图最接近：
```
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")这是做列名正则表达式匹配找到x#_v的。另外，funs()里面的.指的是'我正在操作的列'。而不是'通过管道传递的输出'。

也许ifelse()或if_else()是更好的选择。 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类型是相同的，它们是当前没有。 x2_v <- rep(as.integer(5),5)会解决这个问题。然后，你可以这样做：
```
data %>% 
    mutate_at(.funs = funs(if_else(. == 0| . == 5, 
            true = NA_integer_, 
            false = .)), 
       .cols = vars(matches("x[0-9].*_v")) 
) 
```

来源

2016-07-06 04:30:39 MilesMcBain

如何通过字符串（变量）和重新编码值进行循环？

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