用dplyr创建一个因子变量？ [英] creating a factor variable with dplyr?

问题描述

假设我有一个数据框，看起来像这样：

  df1 = structure（list（Name = structure ：6，.Label = c（N1，N2，N3，
N4，N5，N6，N7），class =factor结构（c（4L，
 4L，4L，3L，3L，2L），.Label = c（其他东西，私营盈利，4年以上，
私人4年以上，公共4年以上
），class =factor），旗舰= c（1,0,0,0,0,0） ）），.Names = c（Name，
 sector，flagship），row.names = c（NA，6L），class =data.frame）
  

我想创建一个新的因子变量Sector。我可以用很多代码来做很多事情，但我确定有一种更有效的方式。

现在这就是我在做的：

  df1 $ PublicFlag = 0 
 df1 $ PublicFlag [df1 $ sector ==公开，4年以上& df1 $ flaghip == 1] = 1 
 df1 $ Public = 0 
 df1 $ Public [df1 $ sector ==公开，4年以上& df1 $ flaghip == 0] = 1 
 df1 $ PrivateNP = 0 
 df1 $ PrivateNP [df1 $ sector ==私人非营利] = 1 
 df1 $ Private4P = 0 
 df1 $ Private4P [df1 $ sector ==私营盈利，4年以上] = 1 
 
库（重塑）
 df2 = melt（df1 ，id = c（Name，sector，Flagship））
 df2 = df2 [df2 $ value == 1，c（Name，sector， ）] 
库（plyr）
 df2 = rename（df2，c（variable=Sector））
  

感谢您的帮助！

解决方案

你真的不需要 dplyr ：

  df1 $ Sector<  -  factor（ifelse（df1 $ sector = =公开，4年以上& df1 $旗舰== 1，PublicFlag，
 ifelse（df1 $ sector ==公开，4年以上& df1 $旗舰== 0，Public，
 ifelse（df1 $ sector ==Private non-for-profit，PrivateNP，
 ifelse（df1 $ sector ==Private for-profit，4年或以上，Private4P ，NA）））））
 
 
 df1 
 
 ##名称行业旗舰部门
 ## 1 N1公开，4年以上1 PublicFlag 
 ## 2 N2公开，4年以上0公开
 ## 3 N3公开，4年以上0公开
 ## 4 N4私人非营利组织，4年或以上0< NA> 
 ## 5 N5私人非营利，4年或以上0< NA> 
 ## 6 N6私人营利，4年以上0 Private4P 
  

你如果需要，可以将 NA 替换为最终可能的因子级别

Suppose I have a data frame that looks something like this:

df1=structure(list(Name = structure(1:6, .Label = c("N1", "N2", "N3", 
                                                    "N4", "N5", "N6", "N7"), class = "factor"), sector = structure(c(4L, 
                                                                                                                     4L, 4L, 3L, 3L, 2L), .Label = c("other stuff", "Private for-profit, 4-year or above", 
                                                                                                                                                     "Private not-for-profit, 4-year or above", "Public, 4-year or above"
                                                                                                                     ), class = "factor"), flagship = c(1, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("Name", 
                                                                                                                                                                                       "sector", "flagship"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

I want to create a new factor variable, "Sector". I can do it in a long way with many lines of code, but I'm sure there is a more efficient way.

Right now this is what I'm doing:

df1$PublicFlag=0
df1$PublicFlag[df1$sector=="Public, 4-year or above" & df1$flagship==1]=1
df1$Public=0
df1$Public[df1$sector=="Public, 4-year or above" & df1$flagship==0]=1
df1$PrivateNP=0
df1$PrivateNP[df1$sector=="Private not-for-profit"]=1
df1$Private4P=0
df1$Private4P[df1$sector=="Private for-profit, 4-year or above"]=1

library(reshape)
df2 = melt(df1, id=c("Name", "sector", "flagship"))
df2 = df2[df2$value==1,c("Name", "sector", "flagship", "variable")]
library(plyr)
df2 = rename(df2, c("variable"="Sector"))

Thanks for the help!

解决方案

You don't really even need dplyr:

df1$Sector <- factor(ifelse(df1$sector=="Public, 4-year or above" & df1$flagship==1, "PublicFlag",
                       ifelse(df1$sector=="Public, 4-year or above" & df1$flagship==0, "Public",
                         ifelse(df1$sector=="Private not-for-profit", "PrivateNP", 
                           ifelse(df1$sector=="Private for-profit, 4-year or above", "Private4P", NA)))))


df1

##   Name                                  sector flagship     Sector
## 1   N1                 Public, 4-year or above        1 PublicFlag
## 2   N2                 Public, 4-year or above        0     Public
## 3   N3                 Public, 4-year or above        0     Public
## 4   N4 Private not-for-profit, 4-year or above        0       <NA>
## 5   N5 Private not-for-profit, 4-year or above        0       <NA>
## 6   N6     Private for-profit, 4-year or above        0  Private4P

You can replace NA with the final possible factor level if you need it

这篇关于用dplyr创建一个因子变量？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！