如何從這些資料創建一個新列？

我有 df

ID   White   Black  Asian  Hisp   Other
1     1      0      0      0      0
2     0      1      0      0      0
3     1      0      0      0      0
4     0      0      1      0      0
5     1      0      0      0      0
6     0      0      1      0      0
7     1      0      0      0      0
8     0      1      0      0      0
9     0      0      0      0      1
10    0      0      0      1      0
  

我想將這些列重新分類為名為“種族”的單列，其中白色 = 0，黑色 = 1，亞洲 = 2，西班牙裔 = 3，其他 = 4。最后一列如下所示：

ID   White   Black  Asian  Hisp   Other   Race
1     1      0      0      0      0       0
2     0      1      0      0      0       1
3     1      0      0      0      0       0
4     0      0      1      0      0       2 
5     1      0      0      0      0       0
6     0      0      1      0      0       2
7     1      0      0      0      0       0
8     0      1      0      0      0       1
9     0      0      0      0      1       4
10    0      0      0      1      0       3

uj5u.com熱心網友回復：

我們可以用 max.col

df$Race <- max.col(df[-1], 'first')-1

-輸出

> df
   ID White Black Asian Hisp Other Race
1   1     1     0     0    0     0    0
2   2     0     1     0    0     0    1
3   3     1     0     0    0     0    0
4   4     0     0     1    0     0    2
5   5     1     0     0    0     0    0
6   6     0     0     1    0     0    2
7   7     1     0     0    0     0    0
8   8     0     1     0    0     0    1
9   9     0     0     0    0     1    4
10 10     0     0     0    1     0    3

資料

df <- structure(list(ID = 1:10, White = c(1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L), Black = c(0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L
), Asian = c(0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), Hisp = c(0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L), Other = c(0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

uj5u.com熱心網友回復：

您可以使用 dplyr 包并使用case_when和mutate函式。

library(dplyr)


df_new <- df %>% mutate(
        Race = case_when(
        White == 1 ~ 0,
        Black == 1 ~ 1,
        Asian == 1 ~ 2,
        Hisp  == 1 ~ 3,
        Other == 1 ~ 4
  )
)

uj5u.com熱心網友回復：

使用 apply 函式按行執行回圈，并使用哪個函式在行中查找 1 的索引。

df$Race <- apply(df[,-1], 1, function(x) which(1 == x)-1)

輸出是

   ID White Black Asian Hisp Other Race
1   1     1     0     0    0     0    0
2   2     0     1     0    0     0    1
3   3     1     0     0    0     0    0
4   4     0     0     1    0     0    2
5   5     1     0     0    0     0    0
6   6     0     0     1    0     0    2
7   7     1     0     0    0     0    0
8   8     0     1     0    0     0    1
9   9     0     0     0    0     1    4
10 10     0     0     0    1     0    3

uj5u.com熱心網友回復：

您可以為此使用tidyr'sgather函式。

library(tidyverse)
df %>%
  mutate(Race =
           df %>% 
             gather(Race, flag, White:Other, factor_key = T) %>% 
             filter(flag == 1) %>% 
             arrange(ID) %>% 
             summarize(Race = as.numeric(as.factor(Race))-1)
         )

其中產生：

   ID White Black Asian Hisp Other Race
1   1     1     0     0    0     0    0
2   2     0     1     0    0     0    1
3   3     1     0     0    0     0    0
4   4     0     0     1    0     0    2
5   5     1     0     0    0     0    0
6   6     0     0     1    0     0    2
7   7     1     0     0    0     0    0
8   8     0     1     0    0     0    1
9   9     0     0     0    0     1    4
10 10     0     0     0    1     0    3

注意：如果沒有as.numeric(as.factor())它，它將創建一個帶有“白色”、“黑色”等而不是索引的字符列。也許你更喜歡那個？

標籤：r 数据框

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