[英]How to convert the values of a column of a data frame to 0s and 1s?
我正在研究負二項式回歸 model,它根據投票份額、年齡、性別和議會職位來預測日本國會議員發起的私人議員法案的數量。 為了計算議會辦公室變量的 AME,我需要創建兩個新的數據框 df.0 和 df.1。 例如,這里是數據框 df.0:
(Intercept) voteshare age sexmale term parliamentary_office
1 1 37.92 57 male 0 0
2 1 45.99 65 male 5 0
3 1 36.18 59 female 3 0
4 1 43.3 47 male 1 0
5 1 45.48 58 male 5 0
6 1 31.89 44 male 0 0
如何將性別列轉換為數字?
這是我的代碼:
#rm(list=ls())
library(foreign)
dat <- read.dta(file = 'activity.dta', convert.factors = FALSE)
dat_clear <- na.omit(dat)
datc_2012 <- dat_clear[dat_clear$election == 2012, ]
library(MASS)
summary(m2.negbin <- glm.nb(num_pmbs_initiated ~
voteshare + age + sex + term
+ parliamentary_office, data = datc_2012,
link = "log"))
df.0 <- data.frame(cbind(1,
m2.negbin[["model"]]$voteshare,
m2.negbin[["model"]]$age,
m2.negbin[["model"]]$sex,
m2.negbin[["model"]]$term,
m2.negbin[["model"]]$parliamentary_office))
colnames(df.0) <- names(coef(m2.negbin))
df.1 <- df.0
df.0[,"parliamentary_office"] <- 0
df.1[,"parliamentary_office"] <- 1
如果您只有男性和女性並且需要將列更改為 0-1 數字,則可以使用 ifelse function。
df.0$sexmale <- sapply(df.0$sexmale, function (x) ifelse(x == "male", 0, 1))
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