在利用R语言统计分析之前，建议诸位复习数据清洗和整理方法，打好基础！今天，我着重对定量定性数据的转换功能进行总结，并推出tidyverse系列包供大家了解。

1、 数值变量数据转为分类变量数据

数值变量数据经常要转换为分类变量，由于本系列课程分类变量的转换，分散在各处，今天进行汇总。常见的方法如下：

# 先读取数据集

t1<-read.csv("elder1.csv")

t2<-read.csv("elder2.csv")

#第一种方法，利用ifelse进行简单转换

t1$SBP1<-ifelse(t1$SBP>=140,1,0)

#第二种方法，最基本的多分类转换方法

t1$income2[t1$income>=5]<-3

t1$income2[t1$income<5 &t1$income>=3 ]<-2

t1$income2[t1$income<3 ]<-1

# 第三种方法，利用within语句进行

t1<- within(t1,{

income3<-NA

income3[income>=5] <- 3

income3[income<5 & income >=3] <- 2

income3[income < 3] <-1})

#第四种方法，利用循环语句

for(i in 1:length(t1$income)){

if(is.na(t1$income[i])){

t1$income4[i]<-NA

} else if(t1$income[i]<3){

t1$income4[i]<-1

} else if(t1$income[i]<5){

t1$income4[i]<-2

}else if(t1$income[i]>=5){

t1$income4[i]<-3

}

}

# 第五种方法，编一个函数来统筹数据转换

f1<-function(x){

for(i in 1:length(X)){

if(is.na(x[i])){

y[i]<-NA

} else if(x[i]<3){

y[i]<-1

} else if(x[i]<5){

y[i]<-2

}else if(x[i]>=5){

y[i]<-3

}

}

return(y)

}

attach(t1)

t1$income10<-f1(income)

detach

二、分类变量数据因子化和转换

数据库中字符串往往自动默认设置为因子（factor），但是数值型一般默认为numeric。然后，我们数据库构建时，分类数据也会采用数值1、2、3来表达。这个时候，往往需要采用一定的方法进行因子化处理。

常见的方法factor或者as.factor

> is.numeric(t2$sex)

[1] TRUE

> is.factor(t2$sex)

[1] FALSE

> t2$sex<-factor(t2$sex)

> is.factor(t2$sex)

[1] TRUE

我们也可以利用apply族函数来进行因子批量化操作

vars<-c("sex","marriage","education","huji","income","smoking")

t2[vars] <- lapply(t2[vars], factor)

分类数据如何进行转换呢？比如三分类转为二分类，多分类变成二分类。分类数据除了我们第一点“数值变量数据转为分类变量数据”介绍的5种方法之外，还有以下的方法:

#利用dplyr包的mutate语句，可以对factor进行操作，数值结果不形成因子

library(dplyr)

table(t1$income)

t1$income<-factor(t1$income)

t1<-mutate(t1,income5=recode(income,"1"=1,"2"=1,"3"=2))

t1<-mutate(t1,income6=recode(income,"1"=1,"2"=0))

t1<-mutate(t1,income7=recode(income,"1"=1,"2"=0,.default =3) )

is.factor(t1$income7)

#利用dplyr的recode_factor语句，可以对factor进行操作,直接形成因子

s1$income8=recode_factor(t1$income,"1"=1,"2"=2)

s1$income9=recode_factor(t1$income,"1"=1,"2"=2,"3"=2)

table(t1$income)

table(t1$income9)

is.factor(t1$income9)

另外，如果有兴趣者可以学习forcats包来开展因子的处理，这里不再铺开来讲。

三、tidyverse系列包，数据整理当红辣子鸡。

Tidyverse是一组R语言包的集合，看起来似乎我们课程没有介绍过它，但是实际上我们已经接触过它了，学过它的两个包dplyr和tidyr。两个包功能非常强大，给我们留下了深刻印象，但tidyverse不仅包括上述两个包，它还有更多的包。它集合了当下最为流行的数据处理包，是简化数据操纵、便利统计操作、美化结果呈现的高效工具。

有人说，tidyverse系列包，让R语言换发了新的青春!

1. 基本理念

tidyverse是由RStudio首席科学家Hadley Wickham开发的R套装的集。整洁数据是Hadley
等人极力提倡的一个数据处理理念。若要执行统计计算，统计软件对数据格式有一定要求。但通常外部导入的数据并不一定能达到软件处理的要求，而需要进行一定的预处理，此过程通常也称为数据清洗（data
cleaning）。实际上，这种前期处理的工作往往占据比狭义的统计分析更多的时间。为此，需要将无序数据（messy
data）整理成可供计算机程序识别与处理的、具备特定格式的数据，即整洁数据，其基本特征有三：

1.每列为一个变量（Each variable is in a column）；

2.每行为一个观测（Each observation is in a row）；

3.每个单元格为一个取值（Each value is a cell）。

这些特征在后面的例子中会逐一呈现，这里暂不展开。分析者获得的数据有些本身就适宜软件分析，但很多时候并非如此。使用tidyverse 包，可高效地将无序数据转为整洁数据，以便软件分析。

2.安装与加载

安装tidyverse 包，即可一次性安装多个系列包。

最常用数据分析包：

• ggplot2，用于数据可视化

• dplyr，用于数据操纵

• tidyr，用于数据整洁

• readr，用于读入R 格式数据

• purrr，用于编程

• tibble，用于形成便于数据处理的数据框

数据操纵类：

• stringr，用于处理字符串数据

• lubridate, 用于处理日期和时间数据

• forcats，用于处理因子数据

数据导入类：

• DBI，用于联接数据库

• haven，用于读入SPSS、SAS、Stata 数据

• httr，用于联接网页API

• jsonlite，用于读入JSON 数据

• readxl，用于读入Excel 文档

• rvest，用于网络爬虫

• xml2，用于读入xml 数据

数据建模类：

• modelr，用于使用管道函数建模

• broom，用于统计模型结果的整洁

3.基于tidyverse包的数据整理和加工系统性思维

Hadley 等重新定义了R语言，在他们看来R语言整个流程过于复杂，因此他们在从数据import
到整理、清晰、可视化、建模等多方面都需要得到改善，因此提出清洁R语言的概念。以下两张图说明tidyverse包在数据分析中各个环节中，各包发挥的作用。可以说，我们基于tidyverse
所有的包，就可以完成数据前期整理和清晰的过程，并且可以方便我们更好的构建容易表达的统计模型。

可以看出，tidyverse系列能够在数据整个过程中，不仅是数据整理，在数据导入、可视化、建模、结果表达都能够实现对R编程的重构，简化代码，降低学习和使用R语言的难度。

如果你想深入学习R语言，那么基于tidyverse系统学习R语言是最好的途径！关于tidyverse也有一本专门的书《R for data science》，已经有相应的中文版，这应该是学习tidyverse的一本圣经。

转自：医学论文与统计分析