我的人口普查数据包含4列（年龄，广泛年龄，性别，种族）和每个人的多行。与此分开，我有不同年龄组和种族的就业类型数据。从数据集中我知道每个就业类型中的人数＆＃34;年龄＆＃34;小组，但只知道人们的种族和＃34;广泛时代＆＃34;基。
例如，我知道23名年龄在16-19岁的男性，53名年龄在20-21岁的男性，42名年龄在22-24岁的男性从事兼职工作，但我只知道＃34;广泛时代的种族和＃34 ; 16-24岁的一组，我知道38名男性是白人，依此类推。
我是R的新手，并设法为if＆＃34; gender＆＃34;做了IF语句。 ＆安培;如果＆＃34;年龄＆＃34;然后他们在兼职工作，但填充所有行。我试图找到一种方法，我可以根据我从人口普查数据中得知的情况来指定分布，因此第五栏按照＆＃34;年龄＆＃34;年龄＆＃34;填充正确数量的兼职员工。小组，但对于＆＃34;广泛时代＆＃34;在每个种族群体中随机分配。
我认为我需要创建一个函数，但是对于合并分发部分有点困惑。任何建议都会收到很多！
示例数据：
Age Broad Age Gender Ethnicity
16-17 16-24 Male White
16-17 16-24 Male White
16-17 16-24 Male Asian
16-17 16-24 Male Asian
16-17 16-24 Male Asian
18-19 16-24 Male White
18-19 16-24 Male White
18-19 16-24 Male White
18-19 16-24 Male White
18-19 16-24 Male White
外部数据示例（按年龄分类）：
Age Part-time Full-time S-E: Part-time S-E: Full-time Unemployed Student
16 to 19 23.20% 5.52% 0.00% 0.55% 11.60% 58.56%
20 to 21 11.33% 1.97% 1.48% 0.00% 6.40% 78.82%
22 to 24 13.30% 18.09% 1.06% 2.13% 9.57% 54.26%
外部数据示例（按种族和广泛年龄划分的就业类型）： 对于男性16-24：
Employment Type White Mixed/Multiple Asian African Caribbean Other
Part-time 93.27% 0.90% 4.48% 0% 0.45% 0.90%
Full-time 94.64% 0.89% 5.0% 0% 0.86% 1.79%
根据外部数据的百分比，我需要什么：
Age Broad Age Gender Ethnicity Employment Type
16-17 16-24 Male White Student
16-17 16-24 Male White Part-time
16-17 16-24 Male Asian Student
16-17 16-24 Male Asian Student
16-17 16-24 Male Asian Full-time
18-19 16-24 Male White Student
18-19 16-24 Male White Student
18-19 16-24 Male White Unemployed
18-19 16-24 Male White S-E:full-time
18-19 16-24 Male White Student
根据我从两个外部来源得知的分布，是否有办法填补第5栏（就业类型）？
答案 0 :(得分：0)
我会添加一个新的专栏，将Age类分为Broad Age类，以便进行某些分析，无论如何都需要降低年龄分辨率，因为无法为Broad Age组增加它。所以Age＆＃39; 16-17＆＃39; 18-19＆＃39;，＆＃39; 19-20＆＃39;，＆＃39; 21-22＆＃39;，＆＃39; 22-23＆＃39;会在新列中添加标记＆＃39; 16-24＆＃39;与广泛年龄组相当。然后你可以使用merge来组合它们，例如
merge(dataset1,dataset2,by=c("new_age_group"),all.x=TRUE,incomparables=NA)
预先创建新列，使用类似
的内容dataset1$new_age_group[dataset1$Age == '19-20'] <- '16-24'