Я поклонник функции revalue plyr для подстановки строк. Это просто и легко запомнить.
Однако, я перенес новый код в dplyr, который не имеет функции revalue. Что такое принятая идиома в dplyr для выполнения ранее сделанных действий с помощью revalue?
Имеется функция recode, начиная с dplyr версии dplyr_0.5.0, которая очень похожа на revalue на plyr.
Пример, построенный из раздела Примеры документации recode:
set.seed(16)
x = sample(c("a", "b", "c"), 10, replace = TRUE)
x
[1] "a" "b" "a" "b" "b" "a" "c" "c" "c" "a"
recode(x, a = "Apple", b = "Bear", c = "Car")
[1] "Car" "Apple" "Bear" "Apple" "Car" "Apple" "Apple" "Car" "Car" "Apple"
Если вы определяете только некоторые из значений, которые вы хотите перекодировать, по умолчанию остальные заполняются с помощью NA.
recode(x, a = "Apple", c = "Car")
[1] "Car" "Apple" NA "Apple" "Car" "Apple" "Apple" "Car" "Car" "Apple"
Это поведение можно изменить с помощью аргумента .default.
recode(x, a = "Apple", c = "Car", .default = x)
[1] "Car" "Apple" "b" "Apple" "Car" "Apple" "Apple" "Car" "Car" "Apple"
Существует также аргумент .missing, если вы хотите заменить отсутствующие значения чем-то другим.
Мы можем сделать это с помощью chartr от base R
chartr("ac", "AC", x)
x <- c("a", "b", "c")
Один из вариантов, который мне удобен, - это функция mapvalues для data.tables например
df[, variable := mapvalues(variable, old = old_names_string_vector, new = new_names_string_vector)]