R 创建一个新变量

我有以下数据：

我想从“

NAME

”创建一个变量“

TITLE

”，该变量的值为​​<代码>主控，

未命中

，

MR

，

MRS

和

其他

MISS

，有时类似于

MLLE

，

MRS

有时使用dplyr软件包显示为

Ms

或

MME

我试过这个：

Title_Master <- titanic2 %>% 
  filter(str_detect(Name, "Master") & Sex == "male") %>%
  mutate(Title = "Master")

Title_Miss <- titanic2 %>%
  filter((str_detect(Name, "Miss") | str_detect(Name, "Mmlle")) & Sex == 
  "female") %>%   
  mutate(Title = "Miss")

Title_Mr <-  titanic2 %>% 
  filter(str_detect(Name, "Mr") & Sex == "male") %>%
  mutate(Title = "Mr")

Title_Mrs <- titanic2 %>% 
  filter((str_detect(Name, "Mrs") | str_detect(Name, "Ms") |  
  str_detect(Name, "Mme")) & Sex == "female") %>%             
  mutate(Title = "Mrs")

T_Title <- rbind(Title_Master, Title_Miss, Title_Mr, Title_Mrs)

Title\u Master%
过滤器（str_detect（Name，“Master”）&性别==“male”）%>%
变异（Title=“Master”）
职位空缺率%
过滤器（（str_detect（Name，“Miss”）| str_detect（Name，“Mmlle”））&Sex==
“女性”）%%>%
变异（Title=“Miss”）
标题\u Mr%
过滤器（str_detect（Name，“Mr”）&性别==“male”）%>%
变异（Title=“Mr”）
头衔（女士）%
过滤器（（str_detect（名称，“Mrs”）| str_detect（名称，“Ms”）|
str_detect（姓名，“Mme”）&性别==“女性”）%>%
变异（Title=“Mrs”）
T_Title
#始终包括库，使用的数据集对再现性很重要
图书馆（tidyverse）
图书馆（stringr）
#安装软件包（“泰坦尼克号”）
图书馆（泰坦尼克号）
titanic2%变异（Title=case\u when（str\u detect（Name，“Master”）&Sex=male“~”Master“，
str|u detect（Name，“Miss | Mmlle”）&Sex==“female”~“Miss”，
str_detect（Name，“Mr”）&Sex==“male”~“Mr”，
str|u detect（Name，“Mrs | Ms | Mme”）&Sex==“female”~“Mrs”，
正确~“其他”）%%>%groupby（性别、头衔）%%>%summary（N=N（））
#一个tibble:6x3
#组：性别[？]
性别头衔
1女78
2女73女士
3名女性其他1名
4男硕士21
5男240
6男5女
请参见dplyr:：case\u whenHello，谢谢您的回复。我正在尝试这样做：泰坦尼克2%>%选择（姓名、性别）%>%变异（类型=case_当（“主人”和性别=“男性”~“主人”，“小姐”~“Mlle”）&性别=“女性”~“小姐”，“先生”&性别=“男性”~“先生”（“女士”~“女士”~“女士”）和性别=“女性”~“女士”~“真的”~“其他”））但是我得到了以下错误：错误：在：“（（“Mrs”|“Ms”|“Mme”）&Sex==“female”~“Mrs”TRUE”
dplyr:：case\u when
是对多个嵌套的
ifelse（…）
表达式的改进
#Always includes libraries and data set used is important for reproduciblity
library(tidyverse)
library(stringr)
#install.packages("titanic")
library(titanic)
titanic2 <- titanic::titanic_test

titanic2 %>% mutate(Title = case_when(str_detect(Name, "Master") & Sex == "male" ~ "Master", 
                               str_detect(Name, "Miss|Mmlle") & Sex == "female" ~ "Miss",
                               str_detect(Name, "Mr") & Sex == "male" ~ "Mr",
                               str_detect(Name, "Mrs|Ms|Mme") & Sex == "female" ~ "Mrs",
                               TRUE ~ "OTHER")) %>% group_by(Sex, Title) %>% summarise(N=n())

  # A tibble: 6 x 3
  # Groups:   Sex [?]
   Sex    Title     N
   <chr>  <chr>  <int>
1 female Miss      78
2 female Mrs       73
3 female OTHER      1
4 male   Master    21
5 male   Mr       240
6 male   OTHER      5