删除变量标签,保留未标记的向量。
也可以看看
zap_labels()
删除值标签。
其他灭杀器:zap_empty()
、zap_formats()
、zap_labels()
、zap_widths()
例子
x1 <- labelled(1:5, c(good = 1, bad = 5), label = "rating")
x1
#> <labelled<integer>[5]>: rating
#> [1] 1 2 3 4 5
#>
#> Labels:
#> value label
#> 1 good
#> 5 bad
zap_label(x1)
#> <labelled<integer>[5]>
#> [1] 1 2 3 4 5
#>
#> Labels:
#> value label
#> 1 good
#> 5 bad
x2 <- labelled_spss(c(1:4, 9), label = "score", na_values = 9)
x2
#> <labelled_spss<double>[5]>: score
#> [1] 1 2 3 4 9
#> Missing values: 9
zap_label(x2)
#> <labelled_spss<double>[5]>
#> [1] 1 2 3 4 9
#> Missing values: 9
# zap_label also works with data frames
df <- tibble::tibble(x1, x2)
str(df)
#> tibble [5 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ x1: int+lbl [1:5] 1, 2, 3, 4, 5
#> ..@ labels: Named int [1:2] 1 5
#> .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "good" "bad"
#> ..@ label : chr "rating"
#> $ x2: dbl+lbl [1:5] 1, 2, 3, 4, 9
#> ..@ label : chr "score"
#> ..@ na_values: num 9
str(zap_label(df))
#> tibble [5 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#> $ x1: int+lbl [1:5] 1, 2, 3, 4, 5
#> ..@ labels: Named int [1:2] 1 5
#> .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "good" "bad"
#> $ x2: dbl+lbl [1:5] 1, 2, 3, 4, 9
#> ..@ na_values: num 9
相关用法
- R haven zap_labels Zap值标签
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- R haven read_xpt 读写 SAS 传输文件
- R haven print_labels 打印带标签向量的标签
- R haven tagged_na “标记”缺失值
- R haven read_sas 读取 SAS 文件
- R haven labelled 创建一个标记向量。
- R haven read_dta 读写Stata DTA文件
- R haven as_factor 将标记向量转换为因子
- R haven read_spss 读取和写入 SPSS 文件
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注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Zap variable labels。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。