r-根据阈值计算多列

Question

数据

data=data.frame("student"=c(1,2,3,4,5),
"score1"=c(77,NA,52,99,89),
"score2"=c(95,89,79,89,73),
"score3"=c(92,52,73,64,90),
"score4"=c(84,57,78,81,66),
"score1x"=c(0,NA,0,1,1),
"score2x"=c(1,1,0,1,0),
"score3x"=c(1,0,0,0,1),
"score4x"=c(1,0,0,1,0))

我有学生id和score1-score4的数据，希望以简单快速的方式创建score1x-score4x。规则是，如果说score1小于80，则score1x为0，否则为1。我可以通过以下方式做到这一点：data$score1x=ifelse(score1<80,0,1)，但我想知道有没有一种方法可以同时为所有人做这件事，以更快地创建score1x-score4x？

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Answer 1

尝试：

cbind(data, (data[, 1:4] < 80) * 1)

Answer 2

data.table解决方案：

setDT(data)
cols <- paste0("score", 1:4)
data[, paste0(cols, "x") := lapply(.SD, function(x) as.integer(x > 80)), .SDcols = cols]
data
student score1 score2 score3 score4 score1x score2x score3x score4x
1:       1     77     95     92     84       0       1       1       1
2:       2     NA     89     52     57      NA       1       0       0
3:       3     52     79     73     78       0       0       0       0
4:       4     99     89     64     81       1       1       0       1
5:       5     89     73     90     66       1       0       1       0

Answer 3

您可以使用此dplyr解决方案，该解决方案使用mutate_at()为名称中具有"score"的列创建新变量，然后使用rename_at()将列名末尾的"_x"更改为"x"：

library(dplyr)
data[1:5] %>%
mutate_at(vars(contains("score")), list(x = ~as.integer(. > 80))) %>%
rename_at(vars(contains("_x")), ~gsub("_", "", ., fixed = T))
student score1 score2 score3 score4 score1x score2x score3x score4x
1       1     77     95     92     84       0       1       1       1
2       2     NA     89     52     57      NA       1       0       0
3       3     52     79     73     78       0       0       0       0
4       4     99     89     64     81       1       1       0       1
5       5     89     73     90     66       1       0       1       0