在R中添加一个新列,其中包含存在/不存在信息
Hel lo I有一个数据帧,例如:在R中添加一个新列,其中包含存在/不存在信息,r,R,Hel lo I有一个数据帧,例如: Col1 Col2 A 23 B NA C 21 D 2 E NA F 9 我想添加一个新的Col3,带有出席/缺席信息(1/0) 如果col2中的数字>=1,则我将其设为1 如果我把0 并获得: Col1 Col2 Col3 A 23 1 B NA 0 C 21 1 D 2 1 E NA 0 F 9 1 如果col2大于等于1且不是NA,则可以将Col3赋值为1 df$Col3 <- +(df$Col2 >= 1 & !is.na(
Col1 Col2
A 23
B NA
C 21
D 2
E NA
F 9
我想添加一个新的Col3,带有出席/缺席信息(1/0)
如果col2中的数字>=1,则我将其设为1
如果我把0
并获得:
Col1 Col2 Col3
A 23 1
B NA 0
C 21 1
D 2 1
E NA 0
F 9 1
如果
col2
大于等于1且不是NA
,则可以将Col3
赋值为1
df$Col3 <- +(df$Col2 >= 1 & !is.na(df$Col2))
df
# Col1 Col2 Col3
#1 A 23 1
#2 B NA 0
#3 C 21 1
#4 D 2 1
#5 E NA 0
#6 F 9 1
如果
col2
大于等于1且不是NA
,则可以将Col3
赋值为1
df$Col3 <- +(df$Col2 >= 1 & !is.na(df$Col2))
df
# Col1 Col2 Col3
#1 A 23 1
#2 B NA 0
#3 C 21 1
#4 D 2 1
#5 E NA 0
#6 F 9 1
另一种整洁的方式可能是
library(dplyr)
mutate(df,
Col3 = ifelse(Col2 %in% NA,0,1)
)
另一种整洁的方式可能是
library(dplyr)
mutate(df,
Col3 = ifelse(Col2 %in% NA,0,1)
)
我们可以使用
dplyr
library(dplyr)
df %>%
mutate(Col3 = as.integer(Col2 >=1 & !is.na(Col2)))
# Col1 Col2 Col3
#1 A 23 1
#2 B NA 0
#3 C 21 1
#4 D 2 1
#5 E NA 0
#6 F 9 1
数据
df我们可以使用dplyr
library(dplyr)
df %>%
mutate(Col3 = as.integer(Col2 >=1 & !is.na(Col2)))
# Col1 Col2 Col3
#1 A 23 1
#2 B NA 0
#3 C 21 1
#4 D 2 1
#5 E NA 0
#6 F 9 1
数据
df