在R中創建具有排他條件的變數-有解無憂

我的資料看起來像這樣

Q3A1<-c(0,1,0,1,1,1,0,1,0,1)
Q3A2<-c(0,1,1,1,0,1,0,0,0,1)
Q3A3<-c(1,1,0,1,0,1,0,0,0,1)

我想創建一個新變數 Q3L，當 Q1A1、Q1A2 和 Q1A3 都等于 1 時它被編碼為 1

我試過這個

dataQ$Q3L <- ifelse(dataQ$Q3A1==1|dataQ$Q3A2==1|dataQ$Q3A3==1, 1, 0 )

但是如果三個中的至少一個等于 1，它似乎重新編碼為 1，但我需要它們的樹等于 1

我也試過這個

library(dplyr)
dataQ %>%
  mutate(Q3L = case_when(Q3A1 == 1 & Q3A2 == 1 & Q3A3 == 1 ~ 1,))

也不成功

uj5u.com熱心網友回復：

我們可以使用if_all- 通過遍歷列名中包含starts_with'Q3A' 的列，創建一個邏輯條件來檢查列值是否為 1 ( .x == 1)，僅當一行的所有列都為 TRUE 時if_all回傳，即全為 1，然后強制TRUE邏輯 ( TRUE/FALSE) 與或二進制as.integer

library(dplyr)
dataQ <- dataQ %>% 
   mutate(Q3L =  (if_all(starts_with('Q3A'), ~ .x== 1)))

注意：在可變數量的列上使用|or&可能會很麻煩，而是使用if_allor 創建邏輯 withrowSums

資料

dataQ <- data.frame(Q3A1, Q3A2, Q3A3)

uj5u.com熱心網友回復：

更新：感謝@LMc 的輸入：更通用的方法是：

library(dplyr)

tibble(Q3A1, Q3A2, Q3A3) %>% 
  mutate(Q3L = ifelse(select(., contains("Q3")) %>% 
                        rowSums() == ncol(.), 1, 0))

第一個答案：

我們可以檢查rowSums并應用一個ifelse陳述句：

library(dplyr)

tibble(Q3A1, Q3A2, Q3A3) %>% 
  mutate(Q3L = ifelse(select(., contains("Q3")) %>% 
                        rowSums() == 3, 1, 0))

    Q3A1  Q3A2  Q3A3   Q3L
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1     0     0     1     0
 2     1     1     1     1
 3     0     1     0     0
 4     1     1     1     1
 5     1     0     0     0
 6     1     1     1     1
 7     0     0     0     0
 8     1     0     0     0
 9     0     0     0     0
10     1     1     1     1

uj5u.com熱心網友回復：

你可以這樣做：

dataQ["Q3L"] =  (dataQ$Q3A1 & dataQ$Q3A2 & dataQ$Q3A3)

輸出：

   Q3A1 Q3A2 Q3A3 Q3L
1     0    0    1   0
2     1    1    1   1
3     0    1    0   0
4     1    1    1   1
5     1    0    0   0
6     1    1    1   1
7     0    0    0   0
8     1    0    0   0
9     0    0    0   0
10    1    1    1   1

uj5u.com熱心網友回復：

library(dplyr)

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(Q3L = as.numeric(all(as.logical(c_across(starts_with("Q3")))))) %>% 
  ungroup()

或與purrr::pmap_dbl

library(purrr)
library(dplyr)

df %>% 
  mutate(Q3L = pmap_dbl(across(starts_with("Q3")), ~ all(.x == 1)))

或者purrr::reduce

df %>% 
  mutate(Q3L = as.numeric(reduce(across(starts_with("Q3")), `&`)))

輸出

    Q3A1  Q3A2  Q3A3   Q3L
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1     0     0     1     0
 2     1     1     1     1
 3     0     1     0     0
 4     1     1     1     1
 5     1     0     0     0
 6     1     1     1     1
 7     0     0     0     0
 8     1     0     0     0
 9     0     0     0     0
10     1     1     1     1

這個怎么運作

兩個答案的作業原理相似。它們逐行并將行轉換為邏輯向量。all然后測驗逐行邏輯向量的每個元素是否為TRUE. 如果是則1回傳，否則回傳0。

purrr::reduce作業方式有點不同。對于每一行，它使用函式將逐行向量減少&為單個邏輯值。

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標籤：r 变量条件语句重新编码

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