将3个分类变量转换为1个虚拟变量，并使用mutate和ifelse函数

Question

我有一个社会调查的数据。其中一个分类变量是教育。它将人口分为6组："1“表示受过小学教育的人，"2”表示具有O级水平的人，"3“表示受过中学教育的人。学士学位4分。硕士5人，PhD 6人。

   wage age sex edu area satisf
1    NA  76   2   6    1   <NA>
2 17000  26   2   6    1      1
3    NA  74   1   6    1   <NA>
4    NA  73   2   6    1   <NA>
5    NA  49   2   5    1      1
6 25000  31   1   6    1      2

我之前运行了一个回归，并决定我不需要类别1-3。因此，我希望有以下结构：

DUMMY1(edu)={█(1,&edu="1" ,2,3@0,&edu=else)┤

DUMMY2(edu)={█(1,&edu="4" @0,&edu=else)┤

DUMMY3(edu)={█(1,&edu="5" @0,&edu=else)┤

DUMMY4(edu)={█(1,&edu="6" @0,&edu=else)┤

我需要学习如何使用mutate和ifelse函数。我当前的命令如下：

vova5 <- mutate(vova4,bedu=ifelse(vova4$edu<=3,vova4$edu2 <- 1,
                                   vova4$edu2 <- vova4$edu-2))

但它似乎不起作用。

Answer 1

如果没有你的数据，我会尝试case_when，比如：

数据示例：

vova4 <- data.frame(
  edu = c(1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6), 
  age = c(70, 56, 66, 67, 34, 55, 33, 44, 32))

试试这个：

library(tidyverse)
vova5 <- vova4 %>% 
  mutate(Bedu = case_when(edu<=3 ~ 1, 
         edu==4 ~ 2, 
         edu==5 ~ 3, 
         TRUE ~ 4)) 

vova5

或者：

vova5 <- vova4 %>% 
  mutate(Bedu = case_when(edu<=3 ~ 1, 
         edu==4 ~ 2, 
         edu==5 ~ 3, 
         edu==6 ~ 4)) 

您将获得：

> vova5
  edu age Bedu
1   1  70    1
2   2  56    1
3   3  66    1
4   4  67    2
5   4  34    2
6   5  55    3
7   5  33    3
8   6  44    4
9   6  32    4