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我有一个包含参与者人口统计数据的 .csv 文件。数据是从我的研究数据库 (REDCap) 编码和下载的,每个种族都有自己单独的列。也就是说,每个参与者在每一列中都有一个值(如果认可则为 1,如果未认可则为 0)。
看起来像这样:
SubjID Sex Age White AA Asian Other
001 F 62 0 1 0 0
002 M 66 1 0 0 0
我必须使用一种迂回的方式来获取我的人口统计摘要统计信息。必须有一个更简单的方法来做到这一点。我的问题是,如何将这些列合并为一列,以便每个参与者只有一个种族值? (即重新编码 1 = 白色,2 = AA 等,并且只为每个参与者拉出认可的类别并将其添加到此列?)
这是我希望它看起来的样子:
SubjID Sex Age Race
001 F 62 2
002 M 66 1
最佳答案
这或多或少类似于我们使用来自 REDCap 的类似数据的方法。我们使用 pivot_longer
作为虚拟变量。最后的 Race
变量也可以作为一个因素。如果这是您的想法,请告诉我。
编辑:将 names_ptypes
添加到 pivot_longer
以指示 Race
变量是一个因素(而不是 变异
).
library(tidyverse)
df <- data.frame(
SubjID = c("001", "002"),
Sex = c("F", "M"),
Age = c(62, 66),
White = c(0, 1),
AA = c(1, 0),
Asian = c(0, 0),
Other = c(0, 0)
)
df %>%
pivot_longer(cols = c("White", "AA", "Asian", "Other"), names_to = "Race", names_ptypes = list(Race = factor()), values_to = "Value") %>%
filter(Value == 1) %>%
select(-Value)
结果:
# A tibble: 2 x 4
SubjID Sex Age Race
<fct> <fct> <dbl> <fct>
1 001 F 62 AA
2 002 M 66 White
关于r - 如何在 R 中组合多个数据框列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58492503/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!