问如何在dataframe中更改包含每个特性的因子的列？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-11-28 05:20:37

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我有一个数据集，基本上是PHQ-9问卷的答复.其中有9列包含“完全不”、“有时”、“几天”、“超过一半的时间”、“几乎每天”等因素。得分分别为0、1、1、2、3。对这9个问题的回答最终给出了27个问题中的PHQ分数。

但是，在我的数据集中，对这些问题的答复存储为：

$利息:因子w/ 5“超过半天”，.：1 4 2 2 4 5 4 4 4 5

现在，我真正想要的是另一个列，与每个特性相邻，如上面的列，其中包含相应的分值。另外，最后我想用这些因子的分数来计算结果，给出抑郁的分数。

这就是我所看到的输出：

Interest    I_Factor Pleasure        P_factor  Score 
Not at all    0      Nearly Everyday  2          2

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-11-28 06:23:20

为您创建一个模拟数据文件：

df <- data.frame(id = c("001", "002", "003", "004", "005"),
             PHQ_1 = c("Not at all", "Not at all", "Sometimes", "Sometimes", "Several Days"),
             PHQ_2 = c("Sometimes", "Sometimes", "Several Days", "More than half the days", "Nearly everyday"))

使用mutate_at为您选择问卷项目，然后大量应用psych包中的recode将likert比例尺从因素更改为数字。为新列指定“名称”，它们不会替换旧列(例如下面示例中的"numeric_columns“)。

完成后，再次使用mutate计算行和并将其放入新列。

library(dplyr)
library(psych)

test <- df %>%
  mutate_at(vars(PHQ_1:PHQ_2), funs(numeric_columns = recode(., 
                                       "Not at all" = 0,
                                       "Sometimes" = 1,
                                       "Several Days" = 1,
                                       "More than half the days" = 2,
                                       "Nearly everyday" = 3))) %>%
  mutate(total = rowSums(select(., contains("numeric_columns"))))

示例输出如下所示。保留原来的列，并且您有新的数字格式的列以及调查问卷的总分。

   id        PHQ_1                   PHQ_2 PHQ_1_numeric_columns PHQ_2_numeric_columns total
1 001   Not at all               Sometimes                     0                     1     1
2 002   Not at all               Sometimes                     0                     1     1
3 003    Sometimes            Several Days                     1                     1     2
4 004    Sometimes More than half the days                     1                     2     3
5 005 Several Days         Nearly everyday                     1                     3     4

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53512621

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