mutate(学校 = factor(学校), 性别= if_else(性别 == 0, "girl", "boy"), 性别= factor(性别, levels = c("girl", "boy")), 受过学前教育 = if_else(受过学前教育 == 0, "no", "yes"), 受过学前教育 = factor(受过学前教育, levels = c("no", "yes"))) 检查缺失的数据 summarise_eac...
用if_else() 作是/否决策以确定用哪个值做重新编码: df %>% mutate(sex = if_else(sex == "男", "M", "F"))(2) 多类别情形:case_when() 用case_when() 做更多条件下的重新编码,避免使用很多 if_else() 嵌套: df %>% mutate(math = case_when(math >= 75 ~ "High", math >= 60 ...
filter(在公司工作年限 >= '5') %>% # 筛选工作年限为 5 的数据 mutate(是否在第五年流失 = ifelse(在公司工作年限=='5' & 离职==2,1,0)) # 新增列“是否在第五年流失” summary(data.5year) # 步骤4:线性回归,了解各因素对员工流失的影响 lm_fit <- lm(是否在第五年流失 ~ 项目数+平均每...
创建查找向量，然后匹配：
然后,使用mutate()添加新列: df <- df %>% # 使用管道操作符%>% mutate(new_column = 现有列1 + 现有列2) # 基于现有列计算新列 3. 条件插入:ifelse()函数 有时,我们可能需要根据某些条件来插入新列的值。这时,ifelse()函数就非常有用了。ifelse()函数接受三个参数:条件、条件为真时的值、条件为...
以揭示内在的联系和规律性； 在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种...
在数据处理中我们还会涉及到变量的改变和根据原有变量生成新变量，变量生成和转换都可以用mutate来实现，具体规则就是：mutate(new_column_name = value or transformation)就上面这个式子，用起来可就是包罗万象，比如在你的数据中有身高体重，我想计算一个新的变量叫做bmi，则可以写出代码如下：mutate(bmi = wt_kg ...
ifelse是R语言中的一个函数,用于根据条件对向量或数据框中的元素进行选择或替换操作。然而,ifelse在R中的dataframe中可能不起作用,这是因为ifelse函数在处理dataframe时会将其转换为矩阵,从而可能导致一些意外的结果。 为了在dataframe中实现类似的条件操作,可以使用其他方法,比如使用apply函数或者dplyr包中的mutate函数。
创建查找向量，然后匹配：
使用mutate和ifelse循环变量名的R函数 hgqdbh6s 于2023-03-20 发布在 其他 关注(0)|答案(1)|浏览(144) 我有一个包含多个变量的 Dataframe ,我将变量分为三类,第一类是变量列表,我将其称为case 1变量,第二类是变量列表,我将其称为case 2变量,第一类和第二类列表的长度相同(称为长度k),且情况1列表第i...