R中class(mydata$low) [1] "haven_labelled" "vctrs_vctr" "double"

根据你提供的代码，`class(mydata$low)`返回了`mydata$low`的类别信息。根据返回结果，`mydata$low`的类别是"haven_labelled"、"vctrs_vctr"和"double"。

这表明`mydata$low`可能是一个使用Haven包的标签变量（labelled variable）。Haven包是一个用于处理SPSS、SAS和Stata等软件导出的数据的R包。标签变量是一种带有标签的向量，标签提供了变量值的描述性信息。

在使用这样的标签变量时，有几种方法可以处理：

1. 如果你想将`mydata$low`转换为普通的字符向量，可以使用`as.character()`函数进行转换，如：`mydata$low <- as.character(mydata$low)`。
2. 如果你想保留标签信息，可以使用Haven包提供的函数来处理数据，如：`haven::as_factor(mydata$low)`将`mydata$low`转换为因子类型。

请根据你的需求选择适当的方法来处理`mydata$low`，以便在后续分析中正确使用它。

相关问题

transformed_data <- predict(new_variables, mydata2) cor(transformed_data) lable <- as.factor(mydata$lable) transformed_data["lable"] <- lable head(transformed_data)

这段代码的作用是将一个新的数据集（new_variables）通过之前训练好的主成分分析模型进行转换（predict）并计算转换后数据的相关系数（cor）。接着，将原始数据集中的标签列（lable）转换成因子类型（as.factor），并将转换后的标签列添加到转换后的数据集中（transformed_data）。

最后，使用head函数查看转换后的数据集的前几行。

R语言为什么用mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15,“TRUE”=“1”,“FALSE”=“0”)重新赋值后，FALSE=9844，0=8187，数量不一样了怎么解决

在R语言中，`dplyr::recode()`函数通常用于将一个变量的值替换为新的值。在你的例子中，看起来原始的`TRUE`和`FALSE`被分别映射到了`"1"`和`"0"`，但是在之后的操作中，`FALSE`被错误地赋值成了`9844`，`0`变成了`8187`，这说明你在重新赋值时使用了错误的对应规则。

这种情况可能是由于以下原因造成的：
1. 错误的编码：你可能在输入`FALSE`和`0`的新值时直接输入了数值而非对应的字符形式。
2. 数据类型问题：如果`CMM_15`原本就是整数类型并且你在重新赋值时没有注意到这一点，那么`FALSE`和`0`会被自动转换为相应的数值。
3. 数据清洗错误：在数据预处理过程中可能误操作导致了值的改变。

要解决这个问题，你需要检查以下几个步骤：

1. 确认新值是否按照预期输入，即`FALSE`应为字符形式`"FALSE"`，`0`也应为字符形式`"0"`。
2. 使用`str()`函数检查`CMM_15`的当前数据类型，如果是数值类型，需要先将其转换回字符再进行重新编码。
3. 检查之前的数据处理历史，确认没有其他可能导致值更改的操作。

修复后的代码示例：

# 检查并确保新值为字符
new_values <- list(TRUE = "1", FALSE = "0")

# 将CMM_15转换为字符类型，然后再进行recode
mydata$CMM_15_corrected <- as.character(mydata$CMM_15)
mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15_corrected, new_values)

# 或者，如果CMM_15本来就是字符，可以直接用下面的代码
mydata$CMM_15 <- dplyr::recode(mydata$CMM_15, TRUE = "1", FALSE = "0")

# 再次检查数据，确保数量正确
table(mydata$CMM_15)