Remplacement d'une erreur de code aberrante de 2,5%, 97,5% dans R

Question

J'ai utilisé le code suivant pour essayer de remplacer la valeur des variables qui sont inférieures aux 2,5% inférieurs et supérieures aux 97,5% supérieurs avec des valeurs spécifiques.Vous pouvez exécuter ce code. Il fournit un fichier de données ouvert.

credit<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE) 
fun <- function(x){ 
    quantiles <- quantile(x, c(.025, .975)) 
    x[ x < quantiles[1] ] <- quantiles[1] 
    x[ x > quantiles[2] ] <- quantiles[2] 
    x 
} 
fun(credit) 

Mais le message d'erreur est apparu.

Error in `[.data.frame`(x, order(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing)) : 
    undefined columns selected 

Quel est le problème? Je suis heureux de toute aide!

+ Ajout commentaire

Je trouve que la fonction ci-dessus ne fonctionne pas dans le cadre de données, mais ne fonctionne que dans le vecteur.

Je peux changer la valeur aberrante de chaque variable dans le fichier de données avec le code suivant:

Cependant, mon fichier de données a tellement de variables qu'il est gênant d'entrer le code un par un.

Alors, comment puis-je modifier les valeurs aberrantes des variables qu'une valeur spécifique ne pmax & pmin?

Answer 1

Il n'y a rien de mal dans votre fonction aussi longtemps que vous l'appliquez à une colonne. Je voudrais utiliser mutate_at ou mutate_all (si vous voulez vraiment l'appliquer à toutes les colonnes) du paquet dplyr. Quelque chose comme ceci:

library(dplyr) 
credit_trunc <- credit %>% 
    mutate_at(vars(Credit.Amount, Creditability), funs(fun)) 

ou

credit_trunc <- credit %>% 
    mutate_all(funs(fun)) 

ou si vous avez également des colonnes d'un autre type (par exemple le facteur, le caractère) dans votre trame de données, vous pouvez utiliser:

credit_trunc <- credit %>% 
    mutate_if(is.numeric, funs(fun)) 

Cela vous donnera le cadre de données avec les colonnes/toutes les colonnes/toutes les colonnes numériques choisies comme vous l'avez voulu.