Question

请允许我在前言中说我是R的新手。我清理了一些收入和租金变量，现在我正在尝试将我的种族变量从9个类别重新编码为2.原始变量编码如下：

1 =白色2 =黑色3 =原生4 =亚洲5 = A 6 = B 7 = C 8 = D 9 = E.我基本上试图消除所有其他种族，只保留白色和黑色作为虚拟变量，其中白色= 0，黑色= 1。这是代码：

library(foreign)
library(ggplot2)
df<-read.dta("acs2010.dta")
View(df)
attach(df)
summary(df)

inctot[inctot==9999999]<-NA
inctot[inctot<=0]<-NA
summary(inctot)
incomesq<-(inctot)^2

rent[rent==0]<-NA
summary(rent)

levels(race)[1]<-"White"
levels(race)[2]<-"Black"
levels(race)[3:9]<-NA
levels(race)

ggplot(data=df,aes(x=race))+geom_bar()
view(df)

操纵关卡会给我留下“白色”和“黑色”，但是当我绘制它时，它也会显示NA。我不知道如何摆脱因子变量中的NA。任何想法都将不胜感激。

Answer 1

问题中重新编码race因子的方法看起来不错。

这里的真正问题似乎是忽略了情节中的NA s。只是数据框的子集：

ggplot(data =的 df[!is.na(df$race),] , aes(x=race)) + geom_bar()

进一步阅读：

using [] to subset data

using is.na

将9种类别的种族变量重新编码为虚拟

1 个答案: