如何将因子水平转换为 R 中的变量？

Question

我对 R 比较陌生，正在尝试建立人口金字塔。 我需要在两个变量（popMale，pop female）中并排获得男性和女性的人口数据。 目前 Sex 是一个有 2 个级别的因素。 如何将这些 2 因子水平转换为 2 个新变量（popMale、popFemale）。 我将不胜感激任何帮助。 这是我的数据的一个 dput 片段：

structure(list(V1 = c("Location", "Dominican Republic", "Dominican Republic", 
"Dominican Republic", "Dominican Republic"), V2 = c("Sex", "Female", 
"Female", "Male", "Male"), V3 = c("Age", "0-4", "5-9", "0-4", 
"5-9"), V4 = c(1950L, 217L, 164L, 223L, 167L), V5 = c(1955L, 
277L, 199L, 286L, 204L)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -5L))

Answer 1

由于您的数据包含第一行中的列名，因此获得所需结果的第一步是根据第一行命名您的数据，然后将其删除。 这样做之后，将您的数据转换为长格式或整洁格式，即使用tidyr::pivot_longer将年份和人口数量移动到单独的列中。 最后，您可以使用tidyr::pivot_wider在单独的列中传播男性和女性的数据。

注意：根据分析中的后续步骤，最后一步并不是真正需要的，实际上可能会使绘制人口金字塔复杂化。

names(df) <- as.character(df[1,])
df <- df[-1,]

library(tidyr) 

df %>% 
  pivot_longer(matches("^\\d+"), names_to = "Year", values_to = "pop") %>% 
  pivot_wider(names_from = Sex, values_from = pop, names_glue = "pop{Sex}")
#> # A tibble: 4 × 5
#>   Location           Age   Year  popFemale popMale
#>   <chr>              <chr> <chr>     <int>   <int>
#> 1 Dominican Republic 0-4   1950        217     223
#> 2 Dominican Republic 0-4   1955        277     286
#> 3 Dominican Republic 5-9   1950        164     167
#> 4 Dominican Republic 5-9   1955        199     204