目的

对于一个原始粗糙数据，当其读取到R以后会有以下几个常见的问题：

1. 变量类型错误： 如身份证号识别数值型变量

2. 分类变量中有奇怪的值 有NA

本文档的目标就是在数据清洗前，对原始数据进行初步探索，并针对探索结果指导数据清洗

数据读取及保存

#| eval: false #不运行代码
dat1 <- read.csv(paste0(path_data,"simout/mc_info.csv")) #stringsAsFactors=FALSE
fchbp <- read_excel(paste0(path_data,"hbp分层.xlsx"))
load(file = paste0(path_data, "dat_hbp.Rdata"))
tax.tab <- read_csv("Rbookdata/taxsamp.csv", locale=locale(encoding="GB18030")) #推荐

write.table(decom_hbp,paste0(path_data,"decom_hbp.csv"),sep = ",",col.names = TRUE,row.names = FALSE)
write_csv(SES_pr, file = paste(path_data, "table1_explore/SES_pr.csv", sep = ""))
save(dat2, file = paste(path_data, "dat2.Rdata", sep = ""))

数据变量类型展示

数据变量类型展示的自编函数如下：

#| eval: false #不运行代码
check_var_type <- function(input_data){
  
  library('tidyverse')
  
  var_chr <- input_data %>% 
    map(is.character) %>% 
    keep(identity) %>% 
    names()
  
  var_double <-  input_data %>% 
    map(is.double) %>% 
    keep(identity) %>% 
    names()
  
  var_int <-  input_data %>% 
    map(is.integer) %>% 
    keep(identity) %>% 
    names()
  
  var_factor <-  input_data %>% 
    map(is.factor) %>% 
    keep(identity) %>% 
    names()
  
  var_logic <-  input_data %>% 
    map(is.logical) %>% 
    keep(identity) %>% 
    names()
  
  list(var_chr=var_chr,
       var_double=var_double,
       var_int=var_int,
       var_factor=var_int,
       var_logic=var_logic)
 
}

利用NHANES数据为例：

#| warning: false
#| message: false
library(NHANES)
data(NHANES)
source('/Users/hecongyuan/Documents/Study/R/R语言教程/function/check_var_type.R')
var_check <- check_var_type(NHANES)
var_check

数据类型转换

批量将所有int转换成factor

#| warning: false
#| message: false
#| eval: false
library('tidyverse')

#批量更改数据类型 根据需求更改
#var_check[["var_int"]]可以写成c('var1','var3',...)挑选变量转换
NHANES <- NHANES %>%
  mutate(across(var_check[["var_int"]],as.factor))

数据初步探索

方法一

library(skimr)
skim(NHANES, all_of(names(NHANES)))

方法二

利用gtsummary包

#| warning: false
#| message: false
#| eval: false
explore <- function(crude_data){
  library(gtsummary)
  table1 <- crude_data %>% tbl_summary(statistic = list(
    #all_continuous() ~ "{mean}±{sd}" ,
    #all_continuous() ~ "{median} ({p25}, {p75})",
    #all_continuous() ~ "{median} ({IQR})",
    #all_categorical() ~ "{n} ({p}%)",
    all_continuous() ~ "median:{median} 
                      mean:{mean}
                      sd:{sd}
                      min:{min}
                      max:{max}
                      IQR:{IQR}",
    all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"),
    digits = list(all_continuous() ~ c(),
                  all_categorical() ~ c(0,0,2))) %>% 
    modify_caption("**数据清理前探索**") %>%
    bold_labels()
  table1
}

source('/Users/hecongyuan/Documents/Study/R/R语言教程/function/explore.R')
explore(NHANES)

总结

1. 一般情况下 直接进行skim看数据情况 再依据数据情况进行数据清洗
2. 批量数据转化可以记忆一下