将相同的因子水平应用于R数据框中的多个变量

Question

我正在处理包含16个问题的数据集，其中响应集是相同的（是，否，未知或丢失）。我正在使用R处理数据，并且我想将每个变量转换为一个因子。对于一个变量，我可以用下面的结构：

df <- read.csv("thedata.csv") 
df$q1 <- factor(x=df$q1,levels=c(-9,0,1), 
         labels=c("Unknown or Missing","No","Yes)) 

我想避免打字是16倍。我可以用for()这样做，但我想知道是否有更清晰，更R的方法来做到这一点。一些示例数据：

structure(list(q1 = c(0, 0, 0, -9, 0), q2 = c(0, 0, 1, 0, 0), 
       q3 = c(0, 0, 1, 0, 0), q4 = c(1, 1, 0, 0, 0), 
       q5 = c(0, 1, 1, 1, 1), q6 = c(1, 1, 1, 0, 0), 
       q7 = c(0, 0, 0, 1, 0), q8 = c(0, 0, 1, 1, 1), 
       q9 = c(1, 0, -9, 1, 0), q10 = c(1, 0, 0, 0, 0), 
       q11 = c(0, 1, 1, 0, 0), q12 = c(1, 1, 0, 0, 0), 
       q13 = c(1, -9, 1, 0, 0), q14 = c(0, 0, 0, 1, 1), 
       q15 = c(1, 0, 1, 1, 0), q16 = c(1, 1, 1, 1, 1)), 
       .Names = c("q1", "q2", "q3", "q4", "q5", "q6", "q7", 
          "q8", "q9", "q10", "q11", "q12", "q13", 
          "q14", "q15", "q16"), 
       row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame") 

Answer 1

df[] <- lapply(df, factor, 
       levels=c(-9, 0, 1), 
       labels = c("Unknown or Missing", "No", "Yes")) 
str(df) 

可能比应用或sapply这就需要data.frame更快改革/重新分类这些结果。这里的诀窍是，在分配的LHS上使用[]可以保留目标的结构（因为R“知道”它的类和维度是什么，并且不需要lapply列表中的data.frame，如果您想要要做到这一点只与选定的列，你可以做到这一点：

df[colnums] <- lapply(df[colnums], factor, 
       levels=c(-9, 0, 1), 
       labels = c("Unknown or Missing", "No", "Yes")) 
str(df) 

Answer 2

使用apply

data.frame(apply(df, 2, factor, 
       levels=c(-9, 0, 1), 
       labels = c("Unknown or Missing", "No", "Yes"))) 

的R碱溶液使用sapply

data.frame(sapply(df, factor, levels=c(-9, 0, 1), 
     labels = c("Unknown or Missing", "No", "Yes")))