【发布时间】：2021-03-17 18:12:42
【问题描述】：
我当前的数据集有一个教育变量，它有 18 个类别，从“无资格”到“研究生”
我想创建一个仅包含 5 个类别的新教育变量（例如，没有资格 - 小学 - 中学 - 学士 - 研究生）。我想将 18 个类别中的一些合并在一起，在我的新变量中形成一个类别（例如，将类别 3、4、5 合并为中学）。
【问题讨论】：
标签： r
【发布时间】：2021-03-17 18:12:42
【问题描述】：
您可以使用来自 dplyr 的 recode() 重新编码类别。它是这样的：
library(dplyr)
name_of_dataset[[number_of_old_column]] %>% recode('1st grade' = 'primary school', '2nd grade' = 'primary school')
等等。旧名在前，新名在后。您可以使用来自 dplyr 的 mutate() 将新数据放入新列中。它是这样的：
name_of_dataset %>% mutate(name_of_new_column = recode(.[[number_of_old_column]], '1st grade' = 'primary school', '2nd grade' = 'primary school'))
【讨论】：
-
错误：“bes%>%mutate(Educationlevel = recode(.[[education]], 12 =") 中出现意外 '='
-
@Kuddiking 刚刚重新编码后，你写了
.[[education]]，但它应该是旧列的编号，而不是它的名称。如果你想使用这个名字，你可以写.$education（注意点）。所以它要么是.[[3]]要么是.$education，但不是.[[education]]。 -
错误：
mutate()输入EducationLevel有问题。 x 递归索引在级别 2 失败 i 输入EducationLevel是recode(...) -
你能发布你输入的确切命令吗？另外，您的数据集的格式是什么？它是一个data.frame，一个列表吗？如果您不知道，请尝试
class(name_of_dataset)。 EducationLevel 有 NA 吗？如果您不知道，请尝试any(is.na(name_of_dataset$EducationLevel))。