我正在R中处理SPSS数据。要修改/追加来自不同文件的数据,我必须将数据转换为factor(as_factor(x,level =“ both”)方法)。现在,我需要将数据写回到.SAV文件,但无法将因子变量转换为标记的数据。请参见下面的代码片段:-
x <- labelled(sample(5, 10, replace = TRUE), c(Bad = 1, Good = 5))
x1<-as_factor(x, levels = "both")
x2<-labelled(x1)
Error: `x` must be a numeric or a character vector
是否有一种方法可以从因子转换为spss数据。
是,使用to_labelled(x1)
:
library(tidyverse)
library(labelled)
> x <- labelled(sample(5, 10, replace = TRUE), c(Bad = 1, Good = 5))
> str(x)
'haven_labelled' int [1:10] 2 4 3 1 5 5 2 5 5 5
- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 5
..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Bad" "Good"
> x1 <- to_factor(x, levels = "labels")
> str(x1)
Factor w/ 5 levels "Bad","2","3",..: 2 4 3 1 5 5 2 5 5 5
> x2 <- to_labelled(x1)
> str(x2)
'haven_labelled' num [1:10] 2 4 3 1 5 5 2 5 5 5
- attr(*, "labels")= Named int [1:5] 1 2 3 4 5
..- attr(*, "names")= chr [1:5] "Bad" "2" "3" "4" ...
这有点混乱,但是它适用于您提供的小示例(不确定如何将其用于您的真实数据)。第一个问题是as_factor
使用levels="both"
选项分配的因子级别非常混乱。您可以转换为数字,然后使用labelled()
程序包中的haven
,但这可能会导致信息丢失。相反,我所做的是选择levels="default"
选项并使用了to_labelled()
包中的labelled
函数。在此函数中,我为所有因子水平分配了标签(而不仅仅是您开始使用的两个标签),因为否则它们将被转换为NA
。
代码:
library(haven)
library(labelled)
set.seed(617)
(x = labelled(sample(5, 10, replace = TRUE), c(Bad = 1, Good = 5)))
(x1 = as_factor(x, levels="default"))
(x2 = to_labelled(x1, labels=c(Bad = 1, '2'=2, '3'=3, '4'=4, Good = 5)))
输出:
> set.seed(617)
> (x = labelled(sample(5, 10, replace = TRUE), c(Bad = 1, Good = 5)))
<Labelled integer>
[1] 1 4 1 1 1 1 3 3 3 4
Labels:
value label
1 Bad
5 Good
> (x1 = as_factor(x, levels="default"))
[1] Bad 4 Bad Bad Bad Bad 3 3 3 4
Levels: Bad 3 4 Good
> (x2 = to_labelled(x1, labels=c(Bad = 1, '2'=2, '3'=3, '4'=4, Good = 5)))
<Labelled double>
[1] 1 4 1 1 1 1 3 3 3 4
Labels:
value label
1 Bad
2 2
3 3
4 4
5 Good
这将使您从一个因素回到带标签的数据。如果必须将levels="both"
选项与as_factor()
结合使用,则可以这样做,但是您需要确保将因子水平适当地复制回to_labelled()
函数中。