Question

我确信这是一个超级简单的答案，但是我在为如何向我的数据框添加带有两个不同变量的列而苦苦挣扎。目前，这是它的样子

   vcv.index model.index par.index grid index  estimate         se       lcl       ucl fixed
1          6           6        16    A    16 0.8856724 0.07033280 0.6650468 0.9679751      
2          7           7        17    A    17 0.6298118 0.06925471 0.4873052 0.7528014      
3          8           8        18    A    18 0.6299359 0.06658557 0.4930263 0.7487169      
4          9           9        19    A    19 0.6297988 0.05511771 0.5169948 0.7300157      
5         10          10        20    A    20 0.7575811 0.05033490 0.6461758 0.8424612      
6         21          21        61    B    61 0.8713467 0.07638687 0.6404598 0.9626184      
7         22          22        62    B    62 0.6074379 0.06881230 0.4677827 0.7314827      
8         23          23        63    B    63 0.6041054 0.06107520 0.4805279 0.7156792      
9         24          24        64    B    64 0.5806565 0.06927308 0.4422237 0.7074601      
10        25          25        65    B    65 0.7370944 0.05892108 0.6070620 0.8357394      
11        41          41       121    C   121 0.8048479 0.09684385 0.5519097 0.9324759      
12        42          42       122    C   122 0.5259547 0.07165218 0.3871380 0.6608721      
13        43          43       123    C   123 0.5427100 0.07127273 0.4033255 0.6757137      
14        44          44       124    C   124 0.5168820 0.06156392 0.3975561 0.6343132      
15        45          45       125    C   125 0.6550049 0.07378403 0.5002851 0.7826343      
16       196         196       586    A   586 0.8536314 0.08709394 0.5979992 0.9580976      
17       197         197       587    A   587 0.5672194 0.07079508 0.4268452 0.6975725      
18       198         198       588    A   588 0.5675415 0.06380445 0.4408540 0.6859714      
19       199         199       589    A   589 0.5666874 0.06499899 0.4377071 0.6872233      
20       200         200       590    A   590 0.7058542 0.05985868 0.5769484 0.8085177      
21       211         211       631    B   631 0.8360614 0.09413427 0.5703031 0.9514472      
22       212         212       632    B   632 0.5432872 0.07906200 0.3891364 0.6895701      
23       213         213       633    B   633 0.5400994 0.06497607 0.4129055 0.6622759      
24       214         214       634    B   634 0.5161692 0.06292706 0.3943257 0.6361202      
25       215         215       635    B   635 0.6821667 0.07280044 0.5263841 0.8056298      
26       226         226       676    C   676 0.7621875 0.10484478 0.5077465 0.9087471      
27       227         227       677    C   677 0.4607440 0.07326970 0.3240229 0.6036386      
28       228         228       678    C   678 0.4775168 0.08336433 0.3219349 0.6375872      
29       229         229       679    C   679 0.4517655 0.06393339 0.3319262 0.5774725      
30       230         230       680    C   680 0.5944330 0.07210672 0.4491995 0.7248303

然后我要添加一列，重复1-5，直到结束用此代码

SurJagPred $估计％<>％突变（Primary = rep（1：5，6））而且我还需要添加sex（F，M）。 1-15是女性，而16-30是男性。因此，总体而言，它应该像这样。

> vcv.index model.index par.index grid index  estimate      se       lcl       ucl fixed Primary Sex
F
1          6           6        16    A    16 0.8856724 0.07033280 0.6650468 0.9679751      1     F
2          7           7        17    A    17 0.6298118 0.06925471 0.4873052 0.7528014      2     F
3          8           8        18    A    18 0.6299359 0.06658557 0.4930263 0.7487169      3     F
4          9           9        19    A    19 0.6297988 0.05511771 0.5169948 0.7300157      4      F

Answer 1

我们可以对rep的值使用each和vector将向量的每个元素复制多次

SurJagPred$estimates %<>% 
         mutate(Sex = rep(c("F", "M"), each = 15))

将列添加到具有两个不同变量的数据框

1 个答案: