[R-br] RES: mutate vs within

[Leonard Mendonça de Assis]

O within é como se fosse o mutate, funciona como o with, só que retorna o data.frame.

 

O problema é que eu tenho uma variável múltipla resposta Area (1 a 3)  que foi planejada de maneira errada, eu vou analisar ela como item de TRI, não como tabela de frequência (o que os malucos coletaram).

O problema é que o “within” coloca as variáveis no data.frame na ordem que ele quer, misturando copm outras. Isso me obriga a fazer outras coisas no código.

Já om o mutate, eu tenho que quebrar em etapas extras, pois ele executa na ordem que ele quer e o que está me incomodando ´eisso, pois uma das coisas que faço é apagar a variável velha.

 

Queria uma solução menos gambiarra que a que mostrei

 

De: Manoel Galdino [mailto:mcz.fea em gmail.com] 
Enviada em: terça-feira, 1 de novembro de 2016 19:14
Para: Leonard Mendonça de Assis <assis.leonard em gmail.com>; a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Assunto: Re: [R-br] mutate vs within

 

Não sei o que é o within que você fala, e seu exemplo não é lá minimamente reproduzível. Então fica difícil ajudar.

Dito isso, talvez você deveria usar o spread (do pacote tidyr) em área. Mas é difícil ajudar mais sem saber o que você quer fazer direito e sem o exemplo reproduzível.

 

Abraço,

 

2016-11-01 18:18 GMT-02:00 Leonard Mendonça de Assis via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br em listas.c3sl.ufpr.br> >:

Boa tarde a todos

 

Surgiu uma dúvida conceitual aqui:

 

Eu tenho um data.frame que precisa unir com vários outros, além de fazer várias transformações. Estou utilizando a seguinte sequencia para fazer tudo

 

bhz.data <-

  read_csv2(

    "Belo Horizonte 20161027.csv",

    col_types=colunas) %>%

  filter(Filtro == 1 & Filtro.Votar==1) %>%

  select(-Filtro, -Filtro.Votar) %>%

  left_join(label.Sexo,by=c("Sexo"="value")) %>% select(-Sexo) %>%

  left_join(label.Faixa.Idade, by=c("Faixa.Idade"="value")) %>% select(-Faixa.Idade) %>%

  left_join(label.Renda, by=c("Renda"="value")) %>% select(-Renda) %>%

  left_join(label.classe, by=c("Renda.Classe"="value")) %>% select(-Renda.Classe) %>%

  left_join(label.Escolaridade, by=c("Escolaridade"="value")) %>% select(-Escolaridade) %>%

  left_join(label.Etinia, by=c('Etinia'="value")) %>% select(-Etinia) %>%

  left_join(label.Religião, by=c("Religião"="value")) %>% select(-Religião) %>%

  left_join(label.Trabalha, by=c("Trabalha"="value")) %>% select(-Trabalha) %>%

mutate(Area.1 = ifelse(is.na <http://is.na> (Area.1),0,Area.1), Area.2 = ifelse(is.na <http://is.na> (Area.2),0,Area.2),

         Area.3 = ifelse(is.na <http://is.na> (Area.3),0,Area.3)) %>%

  mutate(area.Educação =

           ifelse(Area.1 == 1,1,0) + ifelse(Area.2 == 1,1,0) + ifelse(Area.3 == 1,1,0),

         area.Habitação =

          ifelse(Area.1 == 2,1,0) + ifelse(Area.2 == 2,1,0) + ifelse(Area.3 == 2,1,0),

         area.Limpeza =

           ifelse(Area.1 == 3,1,0) + ifelse(Area.2 == 3,1,0) + ifelse(Area.3 == 3,1,0),

         area.Obras.Mobilidade =

           ifelse(Area.1 == 4,1,0) + ifelse(Area.2 == 4,1,0) + ifelse(Area.3 == 4,1,0),

         area.Obras.Pavimentação =

           ifelse(Area.1 == 5,1,0) + ifelse(Area.2 == 5,1,0) + ifelse(Area.3 == 5,1,0),

         area.Saneamento =

           ifelse(Area.1 == 6,1,0) + ifelse(Area.2 == 6,1,0) + ifelse(Area.3 == 6,1,0),

         area.Saúde =

           ifelse(Area.1 == 7,1,0) + ifelse(Area.2 == 7,1,0) + ifelse(Area.3 == 7,1,0),

         area.Transpoorte =

           ifelse(Area.1 == 8,1,0) + ifelse(Area.2 == 8,1,0) + ifelse(Area.3 == 8,1,0),

         area.Conservação =

           ifelse(Area.1 == 9,1,0) + ifelse(Area.2 == 9,1,0) + ifelse(Area.3 == 9,1,0),

         area.Acessibilidade =

           ifelse(Area.1 == 10,1,0) + ifelse(Area.2 == 10,1,0) + ifelse(Area.3 == 10,1,0),

         area.Combate.Mosquito =

           ifelse(Area.1 == 11,1,0) + ifelse(Area.2 == 11,1,0) + ifelse(Area.3 == 11,1,0),

         area.MeioAmbiente =

           ifelse(Area.1 == 12,1,0) + ifelse(Area.2 == 12,1,0) + ifelse(Area.3 == 12,1,0),

         area.Social =

           ifelse(Area.1 == 13,1,0) + ifelse(Area.2 == 13,1,0) + ifelse(Area.3 == 13,1,0),

         area.Esporte.Lazer =

           ifelse(Area.1 == 14,1,0) + ifelse(Area.2 == 14,1,0) + ifelse(Area.3 == 14,1,0),

         area.Geração.Empregos =

           ifelse(Area.1 == 15,1,0) + ifelse(Area.2 == 15,1,0) + ifelse(Area.3 == 15,1,0)) %>%

  select(-Area.1, -Area.2, -Area.3)

 

A questão é a seguinte:

No caso da variável área, que é recodificada de 3 para 15 variáveis, quando eu substituo esta sequencia enorme de mutate por um within, as variáveis ficam em uma ordem diferente da que eu preciso. A questão é: como deixar o código mais limpo nesta situação, visto que esta alternativa funciona, mas parece ser meio gambiarra?

 

Leonard


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