在使用dplyr:：mutate代码时，如何对一系列数字进行编码？

我想问是否有人知道如何解决我的问题：

` master1<- master %>%
  mutate(underweight=BMI<18.5,
         normal=BMI%in%c(18.5,24.9),
         overweight=BMI%in%c(25,29.9),
         obese=BMI%in%c(30,34.9),
         extreme=BMI>35) `

`master1%
突变（体重不足=BMI35）`

---

我想创建一种新的列。。对于体重不足和极度肥胖，它起作用，但对于正常、超重和肥胖，我想我编码的数字范围是错误的…

百分比中的

%in%

将只检查精确值。由于这些是浮点数，因此也可能不匹配。这里，我们可能需要比较运算符（

与

&

）或在

之间使用

library(dplyr)
master1 <- master %>%
     mutate(underweight = BMI < 18.5,
        normal = between(BMI, 18.5, 24.9),
         overweight = between(BMI, 25, 29.9),
         obese = between(BMI, 30, 34.9),
         extreme = BMI > 35))

库（dplyr）
大师1%
突变（体重不足=体重指数<18.5，
正常=介于（BMI，18.5,24.9）之间，
超重=介于（BMI，25,29.9），
肥胖=介于（BMI，30,34.9）之间，
极限值=体重指数>35）
我创建了一个可复制的示例（reprex）来帮助解释，并使用了包{dplyr}：

library(dplyr)

# Create data frame for 34 subjects
# and add a column with random numbers for weight between 15 and 34
master1 <- data.frame(
  subjects = sample(1:34)
) %>% 
mutate(BMI = runif(34, min = 15, max = 34),
     BMI = round(BMI, digits = 1)) # rounds to 1 digit

库（dplyr）
#为34个主题创建数据框
#并添加一列，其中随机数的权重介于15和34之间
大师1%
突变（BMI=runif（34，最小值=15，最大值=34），
体重指数=四舍五入（体重指数，位数=1））#四舍五入为一位数

重新编码时，最好将其重新编码到一列，这称为长表单数据：

# Create a column called category with the labels for the weight groups

master1 <- master1 %>% 
     category = case_when(BMI <=  18.5 ~ "underweight",
                          BMI >= 18.5 & BMI <= 24.9 ~ "normal",
                          BMI >= 25 & BMI <= 29.9 ~ "overweight",
                          BMI >= 30 & BMI <= 34.9 ~ "obese",
                          BMI >= 35 ~ "extreme",
                          TRUE ~ NA_character_ # Just in case anything is # outside of these numbers this will return an NA which means nothing was entered
                          ))

#创建一个名为category的列，其中包含权重组的标签
大师1%
类别=情况（BMI=18.5&BMI=25&BMI=30&BMI=35~“极端”，
TRUE~NA_character_35;以防万一，这些数字之外的任何内容都将返回NA，这意味着未输入任何内容
))
请用
dput
显示一个小的可复制示例，预期输出
%in%
用于精确匹配。我猜你在找
dplyr:：between（）
请不要破坏你的帖子，为别人做更多的工作。通过在Stack Exchange网络上发布，您已授予Stack Exchange在下不可撤销的权利，以分发该内容（即，无论您未来的选择如何）。根据堆栈交换策略，帖子的非破坏版本是分发的版本。因此，任何故意破坏行为都将恢复原状。如果您想了解有关删除帖子的更多信息，请参阅：