Question

以下是数据框：

     Sex year
     M   2.2
     M   2.3
     F   2.7
     F   3.1
     M   4.1
     F   3.6

我必须用

计算一个新的变量类别

年＆GT; 3.2 = category_a

2.5＆lt;年＆LT; 3.2 = category_b

年小于或等于2.5 = category_c

MY ATTEMPT：

 age <- read.table("data.txt",header=TRUE)
 category <- c(1,1,1,1,1,1)
 for(i in 1:6){
     if(subset(age,year[i]<3.2)){
     category[i]="category_a"
   } else if (subset(age,2.5<year[i]<3.2)){
     category[i]="category_b"
   } else (subset(age,year[i]<2.5)){
     category[i]="category_c"
   } 
  } # end for loop

但这不起作用

Answer 1

基于@Ananda的建议：

cut(age$year, c(-Inf,2.5,3.2,Inf), labels=c("category_c","category_b","category_a"))

Answer 2

根据OP的要求：

使用ifelse（未经测试）的解决方案

假设您的数据为sample：

data$age <- with(data, ifelse(year<2.5,"category_c",
                        ifelse((year>2.5 & year<3.2),"category_b",
                         ifelse(year>3.2,"category_a",NA)), NA))

建议：如果您有大类别，请不要使用ifelse。而是使用cut作为@Thomas的答案。

注意：NA为年份分配，值为2.5和3.2，因为您假设开放时间间隔。

r，多种条件

2 个答案: