如何将 6 个分类（是/否）变量组合成 1 个伞形分类变量（是/否）答案

【问题标题】：How do I combine 6 categorical (yes/no) variables into 1 umbrella categorical variable (yes/no)如何将 6 个分类（是/否）变量组合成 1 个伞形分类变量（是/否）
【发布时间】：2020-06-25 20:56:12
【问题描述】：

我有一个像下面这样的数据集：

bleed  breathing  ascites   spleen  Hepato
Yes      Yes         No       Yes    No
No       Yes         No       Yes    No
No       No          Yes      Yes    No

我需要创建一个新的伞形变量来描述 5 个分类变量。只要患者在 5 个分类变量中的任何一个中有“是”（并发症），他/她就应该在新的总括变量中获得“是”（即它们属于新类别）。仅当此人在 5 个类别中的所有类别中都为“否”时，他们才能在新的总类别中获得“否”。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r categorical-data

【解决方案1】：

我们可以在逻辑 matrix 上使用 rowSums 来获得每个 TRUE/FALSE 结果的总和。创建一个逻辑向量> 0，将 1 加到 TRUE/FALSE 上，转换为 2/1，这可以用作索引以替换为新值向量（“否”、“是”）

df1$umbrella <- c("No", "Yes")[(rowSums(df1 == "Yes") > 0) + 1]
df1$umbrella
#[1] "Yes" "Yes" "Yes"

或者另一个选项是Reduce 和lapply

df1$umbrella <- c("No", "Yes")[(Reduce(`|`, lapply(df1, `==`, "Yes"))) + 1]

或apply

c("No", "Yes")[1 + apply(df1 == "Yes", 1, FUN = any)]

数据

df1 <- structure(list(bleed = c("Yes", "No", "No"), breathing = c("Yes", 
"Yes", "No"), ascites = c("No", "No", "Yes"), spleen = c("Yes", 
"Yes", "Yes"), Hepato = c("No", "No", "No")), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, 
-3L))

【讨论】：

感谢您的及时回复。我是 R 的新手，所以我需要你澄清一下。如果我想使用您的这些代码，请使用我的数据集的变量名称。它应该看起来像这样，对吧？ - dataset$umbrella = c("No", "Yes")[1 + apply(dataset$bleed == "Yes", 1, FUN = any)] dataset$umbrella = c("No", "Yes") [1 + apply(dataset$ascites == "是", 1, FUN = any)]
@ShakilAhmedShaon 这里，df1是对象名称。如果您的数据集名称是mtcars，则应将“df1”替换为mtcars，即您可能已经阅读过yourdata <- read.csv('file.csv') 这样的数据，然后yourdata 是对象名称
@ShakilAhmedShaon 如果dataset 是对象名称，是的，它就是代码。但是你改了我的代码，买一列提取然后用apply，不行
@ShakilAhmedShaon。在您的情况下，它将是apply(dataset == "Yes", 1, FUN = any)。如果您提取一列，它是一个向量，apply 用于矩阵或 data.frame
我使用了以下命令：（r = 我的数据集的名称）r$compli = c("No", "Yes")[apply(r$Bleeding == "Yes", 1, FUN = any)] 我收到以下错误消息：Error in apply(r$Bleeding == "Yes", 1, FUN = any) : dim(X) must have a positive length