使用 tidyverse 基於現有變量創建新變量

Question

我想在我的數據集“ data2 ”中創建一個具有 4 個類別（黑人/拉丁裔/白人/其他）的新變量“種族”（見下表）。
我想申請的條件是：

1. 任何表示“西班牙裔或拉丁裔”的人都被編碼為拉丁裔，無論他們是否表示其他種族選擇。
2. 那些表示“黑色”（僅）的人將被編碼為黑色
3. 那些表示“白色”（僅）的人將被編碼為白色
4. 那些表示“亞洲人”或“美洲原住民”或“其他人”或表示多個選項（西班牙裔或拉丁裔除外）的人將被編碼為“其他”

我想使用mutate和case_when function 按照上述條件創建一個新的變量race 。

race_1 - 亞洲人
race_2 - 黑色
race_3 - 西班牙裔或拉丁裔
race_4 - 美洲原住民
race_5 - 白色
race_6 - 其他

種族_1	種族_2	比賽_3	比賽_4	種族_5	種族_6
不適用	1	不適用	不適用	不適用	不適用
不適用	不適用	1	不適用	不適用	不適用
不適用	不適用	1	不適用	不適用	不適用
1	不適用	1	不適用	1	不適用
不適用	不適用	不適用	不適用	1	不適用
不適用	不適用	1	不適用	不適用	不適用

Answer 1

dat %>%
  # convert `NA` to false, all others to true ... verify this is what you want
  mutate_at(vars(starts_with("race_")), ~ !is.na(.)) %>%
  # provide a variable that lists how many races were selected
  mutate(combined = rowSums(across(starts_with("race_")))) %>%
  mutate(race = case_when(
    race_3                 ~ "Latino",
    race_2 & combined == 1 ~ "Black",
    race_5 & combined == 1 ~ "White",
    TRUE                   ~ "Others")
  )
#   race_1 race_2 race_3 race_4 race_5 race_6 combined results
# 1  FALSE   TRUE  FALSE  FALSE  FALSE  FALSE        1   Black
# 2  FALSE  FALSE   TRUE  FALSE  FALSE  FALSE        1  Latino
# 3  FALSE  FALSE   TRUE  FALSE  FALSE  FALSE        1  Latino
# 4   TRUE  FALSE   TRUE  FALSE   TRUE  FALSE        3  Latino
# 5  FALSE  FALSE  FALSE  FALSE   TRUE  FALSE        1   White
# 6  FALSE  FALSE   TRUE  FALSE  FALSE  FALSE        1  Latino