すべての文字変数を一度にコード化する関数を作成します。

Question

たとえば、複数のフィールドを再コードしたいとします。性別、婚姻状況、教育などを数字に変換します。

convert <- function(x,y,z) 
{ 
    if(x[[y]]==z) { 
    x$y=as.factor(1) 
    } else { 
    x$y=as.factor(2) 
    } 
} 
train$Gender <- convert(train,Gender,“Male”) 

にそうmale=1、female=2 &しかし、これは（正確=正確なX、I）.subset2におけるエラー

エラースロー：レベルでこのようなインデックスを。

何人かは助けてもらえますか？あなたが試した変換のための

Answer 1

簡単な解決策は次のようになります。

df <- data.frame(Gender = c("male", "male", "female", "male")) 

convert <- function(data, var, label){ 
    data[,var] <- ifelse(is.na(data[,var]), NA, 
          ifelse(data[,var] == label, 1, 2)) 
    return(as.factor(data[,var])) 
} 

df$Gender <- convert(df, "Gender", "male") 

> df 
    Gender 
1  1 
2  1 
3  2 
4  1 

あなただけの数値のレベルに文字列レベルであなたの要因を変換したい場合は、あなたにのためにそれを行うには、このシンプルなコマンドを使用することができますあなたが一度に好きな多くの変数：

例データ：

df <- data.frame(var1 = factor(sample(1:5, 10, replace = TRUE), 1:5, labels = LETTERS[1:5]), 
       var2 = factor(sample(1:5, 10, replace = TRUE), 1:5, labels = LETTERS[6:10]), 
       var3 = factor(sample(1:5, 10, replace = TRUE), 1:5, labels = LETTERS[11:15])) 

> df 
    var1 var2 var3 
1  B F O 
2  A F M 
3  D F N 
4  E F O 
5  B H N 
6  B F M 
7  A F O 
8  E I O 
9  C J N 
10 E J O 

今すぐ変更したい列をループにlapplyを使用して、01を使用します最初の数値レベルで考慮に戻った後、数値に変換する：

df[, c("var1", "var2")] <- lapply(df[, c("var1", "var2")], function(x) as.factor(as.numeric(x))) 

> df 
    var1 var2 var3 
1  2 1 O 
2  1 1 M 
3  4 1 N 
4  5 1 O 
5  2 3 N 
6  2 1 M 
7  1 1 O 
8  5 4 O 
9  3 5 N 
10 5 5 O 

> class(df$var1) 
[1] "factor"