R代码:如何根据其他变量的多个条件生成变量

时间:2016-01-25 17:42:06

标签: r

我有一个初学R用户:

这是我的数据集

factor1 <- c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8,8,9, 9, 10, 10)
factor2 <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17, 18, 19, 20)
factor3 <- c("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "c", "d", "d", "d", "d", "d")
factor4 <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150,160,170, 180, 190, NA)
dataset <- data.frame(factor1, factor2, factor3, factor4) 

我用这种方式创建了一个新变量:

dataset$newvar <-"NA"

如何执行以下操作:

如果factor1&gt; = 5且factor2&lt; 19和(factor3 =&#34; b&#34;或factor3 =&#34; c&#34;)并且factor4与缺失不同,我希望newvar取值1和newvar等于缺少

理想情况下,我想指定不同的条件,因此一些观察值将在变量newvar中取值为1,2,3和4,取决于其他几个变量的值。

这在STATA中非常简单直观,并且想知道在R中是否有一种简单直观的方法来做同样的事。

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

在基地R你可以做(​​将我的评论推广到答案):

dataset$newvar <- NA
dataset[dataset$factor1 >= 5 & dataset$factor2 < 19 & (dataset$factor3=="b" | dataset$factor3 =="c"), "newvar"] <- 1

或:

dataset$newvar <- NA
indx <- dataset$factor1 >= 5 & dataset$factor2 < 19 & (dataset$factor3=="b" | dataset$factor3 =="c") & !is.na(dataset$factor4)
dataset[indx, "newvar"] <- 1

答案 1 :(得分:1)

根据几个条件针对多个值生成一个新变量

这一点问题没有得到明确解决:

理想情况下,我想指定不同的条件,因此某些变量的newvar值将为1、2、3和4,这取决于其他几个变量的值。

一个简单的解决方案是使用case_when。与Stata的recode类似,它允许您同时指定多个值。

它的工作方式如下:

newvar = case_when(
condition1 ~ target value,
condition2 ~ target value)

例如var1 == 1 ~ 0

重要的是,每行之后需要,

library(dplyr)

dataset <- mutate(dataset,
        newvar = case_when(
               factor1 >= 5 & factor2<19 & (factor3 =="b" | factor3 =="c")  ~ 1, 
               factor1 == 1 ~ 2,
               factor1 == 2 ~ 3,
               TRUE ~ NA_real_ # This is for all other values 
             ))                # not covered by the above.

dataset


#       factor1 factor2 factor3 factor4 newvar
# 1        1       1       a      10      2
# 2        1       2       a      20      2
# 3        2       3       a      30      3
# 4        2       4       a      40      3
# 5        3       5       a      50     NA
# 6        3       6       b      60     NA
# 7        4       7       b      70     NA
# 8        4       8       b      80     NA
# 9        5       9       b      90      1
# 10       5      10       b     100      1
# 11       6      11       c     110      1
# 12       6      12       c     120      1
# 13       7      13       c     130      1
# 14       7      14       c     140      1
# 15       8      15       c     150      1
# 16       8      16       d     160     NA
# 17       9      17       d     170     NA
# 18       9      18       d     180     NA
# 19      10      19       d     190     NA
# 20      10      20       d      NA     NA

请注意,您不能使用NA(缺少)作为目标值,而要使用以下其中一项

  • NA_character_
  • NA_real_
  • NA_complex_
  • NA_double_

答案 2 :(得分:0)

使用dplyr

library(dplyr)

dataset %>%
  mutate(newvar = ifelse(factor1 > 5 & 
                         factor2 < 19 & 
                         (factor3=="b" | factor3=="c") & 
                         !is.na(factor4), 1, NA))