Ciao
这是一个具有复制能力的示例。
CryptAES.decrypt(value))
如果我有带有STUDENT,TEST1,TEST2,TEST3的数据帧df,我想使TEST1NEW TEST2NEW和TEST3NEW使得当旧变量TEST大于或等于50且新变量TEST等于新变量时,新变量等于1。当旧的TEST变量低于50时,该值应等于0。我在下面进行了尝试,但这还不够,而且我认为这可能需要循环。
df <- data.frame("STUDENT"=c(1,2,3,4,5),
"TEST1"=c(6,88,17,5,18),
"TEST2"=c(34,NA,87,88,82),
"TEST3"=c(87,62,13,8,71),
"TEST1NEW"=c(0,1,0,0,0),
"TEST2NEW"=c(0,NA,1,1,1),
"TEST3NEW"=c(1,1,0,0,1)
答案 0 :(得分:2)
你可以做
df[, paste0("TEST", 1:3, "_NEW")] <- as.integer(df[,-1] >= 50)
df
# STUDENT TEST1 TEST2 TEST3 TEST1_NEW TEST2_NEW TEST3_NEW
#1 1 6 34 87 0 0 1
#2 2 88 NA 62 1 NA 1
#3 3 17 87 13 0 1 0
#4 4 5 88 8 0 1 0
#5 5 18 82 71 0 1 1
数据
df <- data.frame(
"STUDENT" = c(1, 2, 3, 4, 5),
"TEST1" = c(6, 88, 17, 5, 18),
"TEST2" = c(34, NA, 87, 88, 82),
"TEST3" = c(87, 62, 13, 8, 71)
)
如果分配更为复杂,我们可以使用dplyr::case_when
library(dplyr)
df[, paste0("TEST", 1:3, "_NEW")] <- case_when(df[,-1] < 20 ~ 4L,
df[,-1] >= 65 ~ 8L,
is.na(df[,-1]) ~ NA_integer_,
TRUE ~ 7L)