大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了R 中的调查数据：未选择响应的频率，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我想知道在 R 中清理调查数据时是否有人有解决以下问题的方法。
假设一项调查有 Q1“你的性别是什么”：男，女，不想说。调查中没有人选择“宁愿不说”，以至于我跑频的时候只看到：
Q1 男：8，女：8。
有没有办法把“不想说”的代码写进Q1，这样当我运行频率时我看到：
Q1 Male : 8,Female: 8,Prefer not to say: 0.
dat_in<-read_table2("ID gender
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 2
7 2
8 2
9 2
10 2
11 2
12 2
13 1
14 2
15 1
16 2
")
data_cat <- dat_in %>% mutate_if(is.numeric,as.character) %>% mutate(across(matches("gender"),~fct_recode(.,"Female" = "1","Male"="2")))
lapply(SELEct_if(data_cat,is.factor),function(X) {
df = data.frame(table(X))
return(df)
})
将其更改为 factor 并指定 levels，这样即使没有元素，也返回 0 的频率计数
table(factor(dat_in$gender,levels = c("Male","Female","Prefer not to say")))
-输出
Male Female Prefer not to say
8 8 0
如果有很多变量，即字符/因子类，循环列，添加“不喜欢说”作为新的级别
i1 <- sapply(dat_in,function(X) is.character(X)|is.factor(X))
dat_in[i1] <- lapply(dat_in[i1],function(X) {
if(is.factor(X)) {
levels(X) <- c(levels(X),"Prefer not to say")
} else {
x <- factor(x,levels = c(unique(X),"Prefer not to say"))
}
x })
或者，如果我们使用 tidyverse，则可以使用 fct_expand 中的 forcats 来完成
library(dplyr)
library(forcats)
dat_in <- dat_in %>%
mutate(across(where(~ is.factor(.)|is.character(.)),~
fct_expand(.,"Prefer not to say")))
以上是大佬教程为你收集整理的R 中的调查数据：未选择响应的频率全部内容，希望文章能够帮你解决R 中的调查数据：未选择响应的频率所遇到的程序开发问题。
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