tests/testthat/_snaps/Labels.md
In adatar-do/labeler: Easy to use and share data labels in R
labels
Code
str(set_labels(datos, dict = dict))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(setLabels(datos, dict = dict))
Warning <lifecycle_warning_deprecated>
`setLabels()` was deprecated in endomer 0.1.1.
Please use `set_labels()` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(set_labels(datos, dict = dict, vars = c("SEXO")))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(set_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Altura de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Baja" "Media" "Alta"
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
useLabels(datos, dict = dict)
Warning <lifecycle_warning_deprecated>
`useLabels()` was deprecated in endomer 0.1.1.
Please use `use_labels()` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
use_labels(datos, dict = dict, vars = c("SEXO"))
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre 1 1 1 1
2 Hombre 1 1 1 1
3 Hombre 1 1 1 1
4 Hombre 1 1 1 1
5 Hombre 1 1 2 2
6 Mujer 2 2 2 2
7 Mujer 2 2 2 2
8 Mujer 2 2 2 2
9 Mujer 2 2 3 3
10 Mujer 2 2 3 3
Code
use_labels(datos, dict = dict, check = FALSE)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
use_labels(set_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T), NULL)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
2 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
3 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
4 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
5 Hombre Hombre 1 Casado Media
6 Mujer Mujer 2 Casado Media
7 Mujer Mujer 2 Casado Media
8 Mujer Mujer 2 Casado Media
9 Mujer Mujer 2 Viudo Alta
10 Mujer Mujer 2 Viudo Alta
Code
use_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T)
Message <cliMessage>
The following (1) variable was not labeled since it contain values not present in the dictionary:
* Altura
Please visit <https://adatar-do.github.io/labeler/articles/labeler.html#checking-labels> for more details.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(dplyr::mutate(datos, Sexo2 = Sexo2 + 1), dict = dict)
Message <cliMessage>
The following (1) variable was not labeled since it contain values not present in the dictionary:
* Sexo2
Please visit <https://adatar-do.github.io/labeler/articles/labeler.html#checking-labels> for more details.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre 2 1 Soltero 2
2 Hombre 2 1 Soltero 2
3 Hombre 2 1 Soltero 2
4 Hombre 2 1 Soltero 2
5 Hombre 2 1 Casado 3
6 Mujer 3 2 Casado 3
7 Mujer 3 2 Casado 3
8 Mujer 3 2 Casado 3
9 Mujer 3 2 Viudo 4
10 Mujer 3 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Message <cliMessage>
! Sexo3: Warning
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict, warn = FALSE)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
adatar-do/labeler documentation built on Sept. 19, 2024, 2:50 p.m.
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labels
Code
str(set_labels(datos, dict = dict))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(setLabels(datos, dict = dict))
Warning <lifecycle_warning_deprecated>
`setLabels()` was deprecated in endomer 0.1.1.
Please use `set_labels()` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(set_labels(datos, dict = dict, vars = c("SEXO")))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
Code
str(set_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T))
Output
'data.frame': 10 obs. of 5 variables:
$ SEXO : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo2 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
..- attr(*, "label")= chr "Sexo de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:2] 1 2
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "Hombre" "Mujer"
$ Sexo3 : num 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
$ ESTADO: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Estado marital de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Soltero" "Casado" "Viudo"
$ Altura: num 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3
..- attr(*, "label")= chr "Altura de la persona"
..- attr(*, "labels")= Named num [1:3] 1 2 3
.. ..- attr(*, "names")= chr [1:3] "Baja" "Media" "Alta"
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
useLabels(datos, dict = dict)
Warning <lifecycle_warning_deprecated>
`useLabels()` was deprecated in endomer 0.1.1.
Please use `use_labels()` instead.
This warning is displayed once every 8 hours.
Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was generated.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
use_labels(datos, dict = dict, vars = c("SEXO"))
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre 1 1 1 1
2 Hombre 1 1 1 1
3 Hombre 1 1 1 1
4 Hombre 1 1 1 1
5 Hombre 1 1 2 2
6 Mujer 2 2 2 2
7 Mujer 2 2 2 2
8 Mujer 2 2 2 2
9 Mujer 2 2 3 3
10 Mujer 2 2 3 3
Code
use_labels(datos, dict = dict, check = FALSE)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 1
2 Hombre Hombre 1 Soltero 1
3 Hombre Hombre 1 Soltero 1
4 Hombre Hombre 1 Soltero 1
5 Hombre Hombre 1 Casado 2
6 Mujer Mujer 2 Casado 2
7 Mujer Mujer 2 Casado 2
8 Mujer Mujer 2 Casado 2
9 Mujer Mujer 2 Viudo 3
10 Mujer Mujer 2 Viudo 3
Code
use_labels(set_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T), NULL)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
2 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
3 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
4 Hombre Hombre 1 Soltero Baja
5 Hombre Hombre 1 Casado Media
6 Mujer Mujer 2 Casado Media
7 Mujer Mujer 2 Casado Media
8 Mujer Mujer 2 Casado Media
9 Mujer Mujer 2 Viudo Alta
10 Mujer Mujer 2 Viudo Alta
Code
use_labels(datos, dict = dict, ignore_case = T)
Message <cliMessage>
The following (1) variable was not labeled since it contain values not present in the dictionary:
* Altura
Please visit <https://adatar-do.github.io/labeler/articles/labeler.html#checking-labels> for more details.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(dplyr::mutate(datos, Sexo2 = Sexo2 + 1), dict = dict)
Message <cliMessage>
The following (1) variable was not labeled since it contain values not present in the dictionary:
* Sexo2
Please visit <https://adatar-do.github.io/labeler/articles/labeler.html#checking-labels> for more details.
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre 2 1 Soltero 2
2 Hombre 2 1 Soltero 2
3 Hombre 2 1 Soltero 2
4 Hombre 2 1 Soltero 2
5 Hombre 2 1 Casado 3
6 Mujer 3 2 Casado 3
7 Mujer 3 2 Casado 3
8 Mujer 3 2 Casado 3
9 Mujer 3 2 Viudo 4
10 Mujer 3 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict)
Message <cliMessage>
! Sexo3: Warning
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
Code
use_labels(datos, dict = dict, warn = FALSE)
Output
SEXO Sexo2 Sexo3 ESTADO Altura
1 Hombre Hombre 1 Soltero 2
2 Hombre Hombre 1 Soltero 2
3 Hombre Hombre 1 Soltero 2
4 Hombre Hombre 1 Soltero 2
5 Hombre Hombre 1 Casado 3
6 Mujer Mujer 2 Casado 3
7 Mujer Mujer 2 Casado 3
8 Mujer Mujer 2 Casado 3
9 Mujer Mujer 2 Viudo 4
10 Mujer Mujer 2 Viudo 4
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