R语言求助，根据旧的两个变量的不同组合生成新的变量

dandan_9075

1886

收藏 2024-05-15

R语言求助。原有数据是这样的：数据集名称为edu

edu.xls
大小:(27 KB)

马上下载

，数据集edu里有id、a、b、c、d、e共6个变量，a和b的值为都为0、1或者缺失（NA）三种情况，a和b如图1所示。要根据a和b不同交叉组合在数据集edu里生成一个新的变量m，两个要求：（一）要求1：
如果 a=1且b=1，则m=9；

如果 a=1且b=0，则m=8；

如果 a=1且b=NA，则m=7；

如果 a=0且b=1，则m=6；

如果 a=0且b=0，则m=5；

如果 a=0且b=NA，则m=4；

如果 a=NA且b=1，则m=3；

如果 a=NA且b=0，则m=2；

如果 a=NA且b为NA，则m=1。

（二）要求2：如果两个变量a和b任意一个为1，则m为1；如果两个变量a和b都为NA，则m为NA；其余情况m都赋值为0（即a和b都为0，a为0但是b缺失，a缺失但是b为0这三种情况m都赋值为0）。

请教怎么用R实现？

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ficonay

2024-5-15 23:27:12

用dplyr里的case_when和mutate函数

mutate( m = case_when(
a == 1 & b== 1 ~ 9,
a == 1 & is.na(b) ~ 8,
a == 0 & b = 1 ~ 7,
....
)

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dandan_9075

2024-5-16 15:16:47

ficonay 发表于 2024-5-15 23:27
用dplyr里的case_when和mutate函数

mutate( m = case_when(

试了一下，报错：
Error in UseMethod("mutate") :
"mutate"没有适用于"c('double', 'numeric')"目标对象的方法，请问应该怎么解决呢？还有如何实现，新生成的变量还是保存在edu这个数据集，也就是直接在edu数据集里添加一列m？
万分谢谢！！！！

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赵安豆

2024-5-16 21:14:07

可以使用ifelse语句或者case_when函数来完成这个任务。以下是两种方法的示例：

方法一：使用ifelse语句

```R
edu$m <- ifelse(is.na(edu$a) & is.na(edu$b), NA,
            ifelse((edu$a == 1 | edu$b == 1), 1,
                     ifelse(edu$a == 1 & edu$b == 1, 9,
                           ifelse(edu$a == 1 & edu$b == 0, 8,
                                 ifelse(edu$a == 1 & is.na(edu$b), 7,
                                          ifelse(edu$a == 0 & edu$b == 1, 6,
                                                ifelse(edu$a == 0 & edu$b == 0, 5,
                                                      ifelse(edu$a == 0 & is.na(edu$b), 4,
                                                               ifelse(is.na(edu$a) & edu$b == 1, 3,
                                                                     ifelse(is.na(edu$a) & edu$b == 0, 2, 0)))))))))
```

方法二：使用case_when函数（需要dplyr库）

```R
library(dplyr)

edu <- edu %>%
  mutate(m = case_when(
is.na(a) & is.na(b) ~ NA_real_,
a == 1 | b == 1 ~ 1,
a == 1 & b == 1 ~ 9,
a == 1 & b == 0 ~ 8,
a == 1 & is.na(b) ~ 7,
a == 0 & b == 1 ~ 6,
a == 0 & b == 0 ~ 5,
a == 0 & is.na(b) ~ 4,
is.na(a) & b == 1 ~ 3,
is.na(a) & b == 0 ~ 2,
TRUE ~ 0
  ))
```

上述代码会根据你提供的要求在edu数据集中创建一个新变量m。你可以选择你喜欢的方法进行操作。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

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Killua609

2024-5-17 10:20:33

实现是

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dandan_9075

2024-5-17 12:07:22

赵安豆发表于 2024-5-16 21:14
可以使用ifelse语句或者case_when函数来完成这个任务。以下是两种方法的示例：

方法一：使用ifelse语句

感谢！
按照上述方法之一试了一下

edu <- edu %>%
mutate(m = case_when(
a == 1 & b == 1 ~ 9,
a == 1 & b == 0 ~ 8,
a == 1 & is.na(b) ~ 7,
a == 0 & b == 1 ~ 6,
a == 0 & b == 0 ~ 5,
a == 0 & is.na(b) ~ 4,
is.na(a) & b == 1 ~ 3,
is.na(a) & b == 0 ~ 2,
is.na(a) & is.na(b) ~1))

t<-table(edu$m,useNA="ifany")
t
关于m的描述如下：
5 6 8 9 <NA>
1 2 2 1 22

但是不正确

，比如edu里原来有4行a和b都缺失，新产生的变量m=1应该有4行，但是没有m=1的，请问怎么解决呢？

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cheetahfly

2024-5-17 13:17:55

dandan_9075 发表于 2024-5-17 12:07
感谢！
按照上述方法之一试了一下

把is.na的判断都提前。

复制代码

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dandan_9075

2024-5-17 16:32:10

cheetahfly 发表于 2024-5-17 13:17
把is.na的判断都提前。

多谢，但是
试了以上代码，m仍然是
5 6 8 9 <NA>
1 2 2 1 22 还是不正确

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cheetahfly

2024-5-19 11:17:46

我测试过，关于t的描述是这样的：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
4 12 3 1 1 2 2 2 1

问题可能出在其他地方，你执行一下dput(edu)，然后将得到的内容复制粘贴在帖子里。

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dandan_9075

2024-6-3 20:24:00

cheetahfly 发表于 2024-5-19 11:17
我测试过，关于t的描述是这样的：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
4 12 3 1 1 2 2 2 1

structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28), a = c("1", "0", "1", "0", "NA", "NA", "1", "0", "NA", "0", "NA", "NA", "NA", "1", "NA", "1", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA"), b = c("0", "1", "1", "0", "0", "1", "NA", "NA", "NA", "1", "1", "0", "NA", "0", "NA", "NA", "0", "0", "NA", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0", "0"), c = c("2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "1", "1", "2", "NA", "2", "NA", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "2", "NA", "2", NA), d = c("2", "2", "2", "1", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "NA", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "NA", "2", "NA", "2"), e = c("2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "NA", "2", "NA", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "1", "2")), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -28L))
执行dput()后是这样的

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dandan_9075

2024-6-3 20:52:54

cheetahfly 发表于 2024-5-19 11:17
我测试过，关于t的描述是这样的：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
4 12 3 1 1 2 2 2 1

structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28
), a = c("1", "0", "1", "0", "NA", "NA", "1", "0", "NA", "0",
"NA", "NA", "NA", "1", "NA", "1", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA",
"NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA"), b = c("0", "1", "1",
"0", "0", "1", "NA", "NA", "NA", "1", "1", "0", "NA", "0", "NA",
"NA", "0", "0", "NA", "0", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "0",
"0"), c = c("2", "2", "2", "2", "1", "2", "2", "1", "1", "2",
"NA", "2", "NA", "2", "1", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "2",
"2", "2", "2", "NA", "2", NA), d = c("2", "2", "2", "1", "2",
"1", "2", "2", "2", "2", "NA", "2", "2", "2", "2", "2", "1",
"2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "NA", "2", "NA", "2"), e = c("2",
"2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "NA", "2", "NA",
"2", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "1", "2", "2", "2", "2",
"1", "2")), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA,
-28L))

执行dput()之后是这样的

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cheetahfly

2024-6-4 09:00:38

dandan_9075 发表于 2024-6-3 20:52
structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, ...

你提供的数据中，a和b列都是“字符”不是“数字”，所以出错了。你加多一行转换语句：

复制代码

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dandan_9075

2024-6-4 09:25:18

非常感谢

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dandan_9075

2024-6-4 09:33:45

cheetahfly 发表于 2024-6-4 09:00
你提供的数据中，a和b列都是“字符”不是“数字”，所以出错了。你加多一行转换语句：

可以了，万分感谢，t和你的结果是一样的，但是会报如下警告，菜鸟看不懂，发出来供交流学习
Warning message:
There were 5 warnings in `mutate()`.
The first warning was:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
ℹ Run dplyr::last_dplyr_warnings() to see the 4 remaining warnings.
> dplyr::last_dplyr_warnings()
[[1]]
<warning/rlang_warning>
Warning in `mutate()`:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
---
Backtrace:
▆
1. ├─edu %>% mutate(across(a:e, as.numeric)) %>% ...
2. ├─dplyr::mutate(...)
3. ├─dplyr::mutate(., across(a:e, as.numeric))
4. └─dplyr:::mutate.data.frame(., across(a:e, as.numeric))

[[2]]
<warning/rlang_warning>
Warning in `mutate()`:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
---
Backtrace:
▆
1. ├─edu %>% mutate(across(a:e, as.numeric)) %>% ...
2. ├─dplyr::mutate(...)
3. ├─dplyr::mutate(., across(a:e, as.numeric))
4. └─dplyr:::mutate.data.frame(., across(a:e, as.numeric))

[[3]]
<warning/rlang_warning>
Warning in `mutate()`:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
---
Backtrace:
▆
1. ├─edu %>% mutate(across(a:e, as.numeric)) %>% ...
2. ├─dplyr::mutate(...)
3. ├─dplyr::mutate(., across(a:e, as.numeric))
4. └─dplyr:::mutate.data.frame(., across(a:e, as.numeric))

[[4]]
<warning/rlang_warning>
Warning in `mutate()`:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
---
Backtrace:
▆
1. ├─edu %>% mutate(across(a:e, as.numeric)) %>% ...
2. ├─dplyr::mutate(...)
3. ├─dplyr::mutate(., across(a:e, as.numeric))
4. └─dplyr:::mutate.data.frame(., across(a:e, as.numeric))

[[5]]
<warning/rlang_warning>
Warning in `mutate()`:
ℹ In argument: `across(a:e, as.numeric)`.
Caused by warning:
! 强制改变过程中产生了NA
---
Backtrace:
▆
1. ├─edu %>% mutate(across(a:e, as.numeric)) %>% ...
2. ├─dplyr::mutate(...)
3. ├─dplyr::mutate(., across(a:e, as.numeric))
4. └─dplyr:::mutate.data.frame(., across(a:e, as.numeric))

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cheetahfly

2024-6-4 11:26:33

dandan_9075 发表于 2024-6-4 09:33
可以了，万分感谢，t和你的结果是一样的，但是会报如下警告，菜鸟看不懂，发出来供交流学习
Warning mes ...

这是警告语句，不是出错语句，是提醒你，你的数据中有"NA"字符，无法转化为数字，将自动变为NA。

你可以无视该警告，或者，如果你有readr包的话，可以用

复制代码

替换

复制代码

就可以了。

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dandan_9075

2024-6-4 14:50:38

cheetahfly 发表于 2024-6-4 11:26
这是警告语句，不是出错语句，是提醒你，你的数据中有"NA"字符，无法转化为数字，将自动变为NA。

你可 ...

好的，谢谢

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