从R中的多个二进制变量创建新的条件因子变量

Question

我需要创建一个新的3级分类变量来反映受试者是否死于过量服药的某一类药物。级别将类似于：“仅限A类”、“仅限B类”、“A类+B类”。

在数据框内，有许多(约90)个不同的个体药物变量，它们是二元变量(0/1)，表明该药物是否在受试者的毒理学中被发现。我需要做的是找到一种方法来创建这个新的因子变量，它会告诉我们，如果在单个受试者中发现了25种A类药物，然后根据是否也存在B类药物，为新的因子变量分配一个“A类”或“A类+B类”的值。

我被从哪里开始弄得不知所措。有什么建议吗？

Answer 1

没有可重复的示例，我可以向您解释可能工作的步骤。既然你被从哪里开始弄得不知所措，这篇文章有望给你一个框架，告诉你如何思考如何解决这样的问题。

1)首先，我们需要知道A类和B类药物是什么。假设你有这个信息，你可以将这两类药物分成各自的数据框(保持原始不变)。

2)下一步，我们需要知道受试者是否含有药物。我们可以通过在每个真或假的数据帧上创建一个新列来做到这一点。我们将检查的条件是行的和是否大于0。如果为true，则至少有一种药物的值必须为1。例如：

df.class.A$has.drug <- ifelse(rowSums(df.class.A > 0, TRUE, FALSE)

3)我们现在需要通过检查三个条件在原始数据框中创建一列。

df$drugs <- ifelse(df.class.A$has.drug == TRUE, 
                   ifelse(df.class.B$has.drug == TRUE, 'Class A and B', 'Class A'), 
                   ifelse(df.class.B$has.drug == TRUE, 'Class B', 'NONE'))

第一个if表示“如果我们有A类，检查我们是否有B类，否则，检查我们是否有B类”。

第二个if写着“我们有Class A，所以如果我们有class B，那么写"class A A”，如果我们没有class B，那么就写"Class A“。

最后一条说“我们没有Class A，所以如果我们有class B，那么就写"Class B"，如果我们没有class B，那么我们什么都没有，所以写"none”(你也可以写NA或其他任何东西)。