如何将两个变量的特定值组合成一个新变量（？）

Question

我正在尝试将两个变量的特定值合并/组合成一个新变量。

要组合的两个变量：
AL.INCOME ->（二分法，而 1 表示个人处于第 1 至第 4 收入十分位（= 贫穷），2 表示个人处于第 7 或第 10 个收入十分位数（= 富有），其他收入十分位数 = NA）

AL.SKILL -> （二分法，1 表示个人技能低，2 表示个人技能高，else = NA）

在这些变量中，我想组合另一个二分变量，其中 1 表示所有贫穷且同时技能较低的人，2 表示所有富有且同时具有高技能的人，而所有其他人不满足这两个标准被归类为 NA。 这个新变量的名称应该是 AL.INCOME.SKILL。

两个变量均指同一主题（693 个观察值，即 ESS6 2012 中的子样本“阿尔巴尼亚”）。

如果这是我在这里提出的一个非常基本的问题，并且我对某些表达方式没有使用正确的术语，我很抱歉。总的来说，我对 R 和编程很陌生。

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我已经尝试将变量与重新编码（来自图书馆车）并通过构建数据框（仅包含两个变量 AL.INCOME 和 AL.SKILL）组合起来

## This is how I created AL.INCOME (dichotomous):
AlbanienVar$AL.INCOME <- recode(AlbanienVar$hinctntaAL, "1:4=1;7:10=2;else=NA")

## This is how I created AL.SKILL (dichotomous):
AlbanienVar$AL.SKILL <- recode(AlbanienVar$isco08AL, "7000:9629=1;1000:2659=2;else=NA")

##The data frame I already computed:
Trial1 <- as.data.frame(AL.INCOME, AL.SKILL) 

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备注：AL.SKILL 包含 NA，而 AL.INCOME 不包含。我希望这不是障碍。

Answer 1

这看起来可以解决您的问题吗？

library(tidyverse)

df <- tibble(AL.INCOME = c(1, 2, 2), AL.SKILL = c(1, 2, NA))

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(new_cat = ifelse(sum(AL.INCOME, AL.SKILL) %in% c(2, 4), AL.INCOME, NA))
#> Source: local data frame [3 x 3]
#> Groups: <by row>
#> 
#> # A tibble: 3 x 3
#>   AL.INCOME AL.SKILL new_cat
#>       <dbl>    <dbl>   <dbl>
#> 1         1        1       1
#> 2         2        2       2
#> 3         2       NA      NA