将分类变量重新编码为 R 中的新变量

Question

如何根据 R 中第一列中的值向该数据添加新的分类列？ 像这样：

> head(df)
          common_name
1       Sailfin molly
2 Hardhead silverside
3           Blue crab

如果 common_name = "Sailfin molly", "Hardhead silverside", 放 "Fish" else, 放 "Crab"

> head(df)
          common_name   category
1       Sailfin molly   Fish
2 Hardhead silverside   Fish
3           Blue crab   Crab

Answer 1

在这里找到这个答案（ https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/116317_e6922e81e72e4e3f83995485ce686c14.html#/9 ）

df <- mutate(df, cat = ifelse(grepl("Sailfin molly", common_name), "Fish",
                                      ifelse(grepl("Hardhead silverside", common_name), "Fish", "Crab")))

Answer 2

使用dput()提供数据样本，不要只列出打印的输出，因为这会隐藏重要的细节：

df <- structure(list(common_name = c("Sailfin molly", "Hardhead silverside", 
"Blue crab")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

现在我们需要一个通用名称列表：

Names <- unique(df$common_name)
Names
# [1] "Sailfin molly"       "Hardhead silverside" "Blue crab"     
Fish <- unique(df$common_name)[1:2]

前两个名字是鱼。 您的完整数据将有更多名称，但您必须创建一个列出鱼的变量。 然后添加您的新列：

df$category <- ifelse(df$common_name %in% Fish, "Fish", "Crab")
df
          common_name category
1       Sailfin molly     Fish
2 Hardhead silverside     Fish
3           Blue crab     Crab

如果您有两个以上的category ，则使用每个common_name和category创建一个 2 列的数据框会更容易，然后使用merge() 。

df2 <- df[, 1, drop=FALSE]
table <- data.frame(common_name=Names, category=df$category)
merge(df2, table)
#           common_name category
# 1           Blue crab     Crab
# 2 Hardhead silverside     Fish
# 3       Sailfin molly     Fish