基于R中的其他列插入类别列

我的数据帧当前看起来如下所示：

Tree Cookie Age 
C1T1   A     10
C1T1   A     20
C1T1   A     30
C1T1   B     15
C1T1   B     20
C1T1   B     25
C1T2   A     12
C1T2   A     20
C1T2   B     5
C1T2   B     13

因此，对于每棵“树”，我有几个“饼干”，对于每个饼干，我有不同的年龄（基本上代表树生命的不同部分）。我想添加另一个列，根据其最大年龄对每棵树进行分类——最老cookie的最老年龄，在这种情况下，它将是两棵树中cookie A的最后一个年龄（因此，如果最大年龄<40，则将树分类为“年轻”，如果最大年龄>40和<120，则分类为“中年”，如果最大年龄>120，则分类为“老年”）。非常感谢您对此提出的任何建议

好的，下面是： 我使用了

dplyr

库来实现这一点，它为我提供了

%%>%%

操作符和

summary（）

函数。我还将您的数据帧命名为

树

。然后：

library(dplyr)

trees2 <- trees %>%
  group_by(Tree = Tree) %>%
  summarise(Age = max(Age))

trees2$Cat <- ifelse(trees2$Age < 40, "young", ifelse(trees2$Age > 120, "old", "mid-age"))
trees$Category = trees2$Cat[match(trees$Tree, trees2$Tree)]

之后，使用cory中的建议，我将此tibble放在原始表中，最后一行：

trees$Category = trees2$Cat[match(trees$Tree, trees2$Tree)]

这给了我：

> trees
   Tree Cookie Age Category
1  C1T1      A  10    young
2  C1T1      A  20    young
3  C1T1      A  30    young
4  C1T1      B  15    young
5  C1T1      B  20    young
6  C1T1      B  25    young
7  C1T2      A  12      old
8  C1T2      A  20      old
9  C1T2      B   5      old
10 C1T2      B  13      old

---

使用

cut

的方法：

trees_max <- trees %>%
  group_by(Tree) %>%
  summarise(max_age = max(Age))

breaks <- c(0, 40, 120, Inf)
labels <- c("young", "mid-age", "old")

trees_max$cat <- cut(trees_max$max_age, breaks, labels)

trees\u max%
分组依据（树）%>%
总结（最大年龄=最大年龄）
打破
trees_max <- trees %>%
  group_by(Tree) %>%
  summarise(max_age = max(Age))

breaks <- c(0, 40, 120, Inf)
labels <- c("young", "mid-age", "old")

trees_max$cat <- cut(trees_max$max_age, breaks, labels)

> trees_max
# A tibble: 4 x 3
  Tree  max_age cat    
  <chr>   <dbl> <fct>  
1 C1T1       30 young  
2 C1T2       20 young  
3 C1T3       35 young  
4 C1T4       77 mid-age