如何在比较R中多个列的值后创建新变量？

我有下面的数据框q17。我的目标是按照以下规则替换“联系人”：

ifelse (any values in q17a, q17d, q17f, q17g <5) then contacts is 1

    ifelse (any values in q17a, q17d, q17f, q17g ==5) then contacts is 0

        ifelse (any values in q17a, q17d, q17f, q17g ==8 or 9 or NA) then contacts is 99

例如，我使用提供的答案尝试了以下方法，但结果并不像我预期的那样。有人能建议如何解决这个问题吗

apply(q17[,colnames(q17)[1:4]], 1, function(df) 
  ifelse(any(df<5), 1, 
      ifelse(any(df==5),0, 
            ifelse(df == 8 & df == 9 & is.na(df)), 99))) 
[1]  1 NA  1  1  1  1

apply（q17[，colnames（q17）[1:4]]，1，函数（df）
ifelse（any）（df我被你的问题弄糊涂了……完全按照你的要求，这是你如何做你所要求的，按照你的例子的顺序，而不是你的问题

q17 <- data.frame(q17a = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), q17d = c(2,5,1,4,1,3,4,5,4,4), q17f = c(2,5,5,5,5,NA,5,1,NA,4), q17g = c(2,5,5,5,5,NA,5,1,NA,4))

这是我的方法：

apply(q17[,colnames(q17)[1:4]], 1, function(df) 
  ifelse(any(df == 8 | df == 9 | is.na(df)), 99, 
         ifelse(any(df == 5), 0, 
                ifelse(any(df < 5), 1))))

问题编辑后：

apply(q17[,colnames(q17)[1:4]], 1, function(df) 
  ifelse(any(df < 5, na.rm = T), 1, 
         ifelse(any(df == 5, na.rm = T), 0, 
                ifelse(df == 8 & df == 9 & is.na(df), 99))))

apply（q17[，colnames（q17）[1:4]]，1，函数（df）
如果有（df<5，na.rm=T），1，
如果有（df==5，na.rm=T），则为0，
ifelse（df==8&df==9&is.na（df，99）））
您的问题不清楚。data.frame中的大多数值为5或低于5（前两个条件）。显示的数据中没有NA、8或9。在代码中，您只使用了一列（变量）d1$q17d，其他变量呢？谢谢aelwan，我采纳了你的建议，改进了我的问题。我将NA改为“x”原来我把它们混在了问题中，现在我已经解决了。非常感谢！它很有效！我不清楚的是如何循环。很抱歉我原来的问题中出现了混乱。我现在已经更新了。当然，“应用”系列值得查找，但你可能只想在谷歌上搜索一些“for loop”在R.Hi Evan的例子中，我有一个问题：当数据是这样的：q17a q17d q17f q17g 1 2 5 2 NA 2 5 5 5 NA 3 1 5 NA 4 NA 5 NA 5 1 5 5 6 3 5 NA NAUse dput（q17）然后粘贴输出，以便我可以运行您的数据~我已经编辑了问题。现在它包括数据和输出
apply(q17[,colnames(q17)[1:4]], 1, function(df) 
  ifelse(any(df == 8 | df == 9 | is.na(df)), 99, 
         ifelse(any(df == 5), 0, 
                ifelse(any(df < 5), 1))))

 [1]  1  0  0  0  0 99  0 99 99  1

apply(q17[,colnames(q17)[1:4]], 1, function(df) 
  ifelse(any(df < 5, na.rm = T), 1, 
         ifelse(any(df == 5, na.rm = T), 0, 
                ifelse(df == 8 & df == 9 & is.na(df), 99))))