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$newvar <-"NA"
如何执行以下操作:
如果factor1&gt; = 5且factor2&lt; 19和(factor3 =&#34; b&#34;或factor3 =&#34; c&#34;)并且factor4与缺失不同,我希望newvar取值1和newvar等于缺少
理想情况下,我想指定不同的条件,因此一些观察值将在变量newvar中取值为1,2,3和4,取决于其他几个变量的值。
这在STATA中非常简单直观,并且想知道在R中是否有一种简单直观的方法来做同样的事。
答案 0 :(得分:1)
在基地R你可以做(将我的评论推广到答案):
dataset$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))