R 替换变量中的值

我有R

学校的数据，有94个变量。其中，我在一组变量中选择了3个变量进行分析：

schools_set <- data.frame(schools$Schoolname, schools$SchoolGenderID, and School$)

schools\u set
schools$SchoolGenderID[schools$SchoolGenderID==1]尝试数据。表格方式：）

生成的性别列将不是数字，而是字符类型，因为初始列是字符类型。如果需要数字列，则创建新列：

schools [ SchoolGenderID == "Male", "SchoolGenderNo" := 1]
schools [ SchoolGenderID == "Female", "SchoolGenderNo" := 2]

这里有一种方法可以在
dplyr

library(tidyverse)


schools_set <- schools %>%
                 select(Schoolname, SchoolGenderID) %>% # Make your subset 
                 mutate(
                   school_gender_id = ifelse(SchoolGenderID == 1, 
                                              "Male", "Female")
                 ) %>% 
                 mutate(
                   school_gender_id = as.factor(school_gender_id)
                 ) %>%
                 arrange(school_gender_id) # Order dataframe

库（tidyverse）
学校(单位)
选择（Schoolname，SchoolGenderID）%>%#生成您的子集
变异(
学校性别id=ifelse（学校性别id=1，
“男”、“女”）
) %>% 
变异(
学校性别id=as.factor（学校性别id）
) %>%
安排（学校性别id）#订购数据框

mutate
允许您修改变量并创建新变量。按顺序安排工作。如果顺序不正确，您可以改为执行：
arrange（desc（school\u gender\u id））
。
%%>%%
是一种称为“管道”的命令，意思是“执行此操作后，继续执行下一个命令”

我推荐本教程：
它是由R的创建者Hadley Wickham编写的。非常完整和有用的R编程介绍。如果您学习
tidyverse
或
schools$SchoolGenderID=c（“男”、“女”）[schools$SchoolGenderID]
，这两种代码都能很好地工作。您能告诉我，既然列中的所有男性都是向上的，然后女性是向下的，那么我该如何排序吗？就像我们在excel中所做的那样。
schools[order（schools$SchoolGenderID，discreating=TRUE），]
您的代码不完整。你能澄清一下你的意思吗？总的来说，这并不完全清楚。请为要使用的人员添加一个.schoolsNo data.table（）函数。它是给予error@ImadAhmad如果没有，请更新R，并在代码开头的某个地方添加“library（data.table）”“library（data.table）中的错误：没有名为“data.table”的包”。我下载了。使用库（data.table）加载时，会显示上述消息。@如果没有，则需要安装该软件包。键入
install.packages（“data.table”）
并按enter键，然后重新加载包（即键入
library（data.table）
并按enter键。也许可以阅读一些有关RI尝试安装.packages（“data.table”）中包的介绍性资料，但它仍然给出错误消息。尽管我尝试使用install.packages（“data.table”），dependencies=TRUE）。
schools = data.table (schools)

schools [ SchoolGenderID == "Male", "SchoolGenderID" := "1"]
schools [ SchoolGenderID == "Female", "SchoolGenderID" := "2"]
schools = schools [order (Schoolname, SchoolGenderID)]

schools [ SchoolGenderID == "Male", "SchoolGenderNo" := 1]
schools [ SchoolGenderID == "Female", "SchoolGenderNo" := 2]

library(tidyverse)


schools_set <- schools %>%
                 select(Schoolname, SchoolGenderID) %>% # Make your subset 
                 mutate(
                   school_gender_id = ifelse(SchoolGenderID == 1, 
                                              "Male", "Female")
                 ) %>% 
                 mutate(
                   school_gender_id = as.factor(school_gender_id)
                 ) %>%
                 arrange(school_gender_id) # Order dataframe