如何使用mutate和ifelse将数值变量转换为具有多个级别的因子变量

Question

我很难从现有的数字变量创建新的因子变量。 我有一个与参与者的年龄相关的数字变量Age，但想创建一个将参与者的年龄分类为不同类别的因子变量。 每当我运行代码时，都会出现错误：

“错误：缺少参数“ no”，没有默认值。”

我尝试了以下代码的不同变体，例如不带引号的新因子水平，使用：表示范围等。我的代码如下。

data.frame%>%
    mutate(Age = ifelse(Age < 20, "0"),
           ifelse(Age >= 20 & Age <= 29, "1"),
                  ifelse(Age >=30 & Age <= 39, "2"),
                        ifelse(Age >= 40 & Age <=49, "3"),
                               ifelse(Age >= 50 & Age <= 59, "4"),
                                     ifelse(Age >= 60 & Age <= 69, "5"),
                                           ifelse(Age >= 70, "6", NA))

Answer 1

cut()是执行此操作的最简单方法。

在基数R中：

Age <- seq(10,80,by=10)
cut(Age,breaks=c(-Inf,seq(20,70,by=10),Inf),
        right=FALSE,
        labels=as.character(0:6))

我将让您随意将其嵌入mutate()中。

您的代码的问题是您没有正确嵌套的选择：将这段代码与您的代码进行仔细比较...

Age = ifelse(Age < 20, "0",
         ifelse(Age >= 20 & Age <= 29, "1",
            ifelse(...,[yes],[no])))

Answer 2

尾括号")"应该放在所有ifelse ：

df1 <- data.frame(Age=c(1:80,NA))

df1%>%
    mutate(Age_cat = factor(ifelse(Age < 20, "0",
           ifelse(Age >= 20 & Age <= 29, "1",
                  ifelse(Age >=30 & Age <= 39, "2",
                        ifelse(Age >= 40 & Age <=49, "3",
                               ifelse(Age >= 50 & Age <= 59, "4",
                                     ifelse(Age >= 60 & Age <= 69, "5",
                                           ifelse(Age >= 70, "6", NA)))))))))

不过，你也应该知道，在dplyr ，这是一个完美的机会case_when ：

df1 %>%
mutate(Age_cat= factor(case_when(
  .$Age <  20 ~ "0",
  .$Age >= 20 & .$Age <= 29 ~ "1",
  .$Age >= 30 & .$Age <= 39 ~"2",
  .$Age >= 40 & .$Age <=49 ~  "3",
  .$Age >= 50 & .$Age <= 59 ~ "4",
  .$Age >= 60 & .$Age <= 69 ~ "5",
  TRUE  ~"6"))
)
   Age Age_cat
1    1       0
2    2       0
3    3       0
4    4       0
5    5       0
...
13  13       0
14  14       0
15  15       0
16  16       0
17  17       0
18  18       0
19  19       0
20  20       1
21  21       1
22  22       1
23  23       1
24  24       1
...
79  79       6
80  80       6
81  NA    <NA>