R语言将“变量da059=1,或变量da061=1”的创建为smoking=Smoker
时间: 2024-09-12 07:01:38 浏览: 47
在R语言中,您可以使用逻辑运算符来创建新的变量,基于其他变量的条件。例如,如果您想创建一个名为`smoking`的新变量,其值取决于`da059`和`da061`这两个变量是否等于1,可以使用`ifelse`函数或逻辑判断来实现。
以下是使用`ifelse`函数创建`smoking`变量的代码示例:
```R
# 假设da059和da061是已经存在的变量
# 创建smoking变量
smoking <- ifelse(da059 == 1 | da061 == 1, "Smoker", "Non-Smoker")
```
在这段代码中,`ifelse`函数检查`da059 == 1 | da061 == 1`这个条件,如果为真,则`smoking`变量被赋值为"Smoker",否则为"Non-Smoker"。
另一种方法是使用逻辑判断:
```R
# 创建smoking变量
if (da059 == 1 | da061 == 1) {
smoking <- "Smoker"
} else {
smoking <- "Non-Smoker"
}
```
在这个例子中,我们使用了`if`和`else`语句来判断条件,根据条件的结果来赋值给`smoking`变量。
需要注意的是,上述代码示例假定`da059`和`da061`变量已经被定义且包含数值。如果这些变量不存在或不是数值类型,你需要先定义或转换它们的类型才能进行这样的条件判断。
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clear;clc % 导入数据 patients = readtable('hospital.xls','ReadRowNames',true); % 将吸烟属性0,1修改为分类变量yes,no patients.smoke = categorical(patients.smoke,0:1,{'No','Yes'}); % 将性别修改为分类变量 patients.sex = categorical(patients.sex); % 将血压、年龄、体重、性别、吸烟进行回归分析 modelspec = 'sys ~ age + wgt + sex + smoke'; mdl = fitlm(patients,modelspec)%第1问 % 绘制残差图,残差图理论上应该为正态分布 plotResiduals(mdl) % 检测异常值 outlier = mdl.Residuals.Raw > 12; find(outlier) % 剔除异常值后进行回归分析 mdl = fitlm(patients,modelspec,... 'Exclude',84) mdl.ObservationInfo(84,:) % 简化模型 mdl1 = step(mdl,'NSteps',10) % 利用模型进行预测 ages = [25;30;40;65]; smoker = {'Yes';'No';'Yes';'No'}; systolicnew = feval(mdl1,ages,smoker)
这是一个MATLAB代码,对一个名为'hospital.xls'的数据集进行了回归分析,并进行了模型简化和预测。以下是代码的大致解释:
1. 第一行清空MATLAB工作空间和命令窗口中的内容。
2. 第二行从'hospital.xls'文件中读取数据,并将行名设为第一列的值。
3. 第三行将吸烟属性0和1修改为分类变量yes和no。
4. 第四行将性别修改为分类变量。
5. 第五行将血压、年龄、体重、性别、吸烟属性作为自变量,构建回归模型。
6. 第六行利用fitlm函数对数据集进行回归分析,并输出结果(包括模型系数、拟合优度、残差等)。
7. 第七行利用plotResiduals函数绘制残差图,以检验残差是否符合正态分布。
8. 第八行利用mdl.Residuals.Raw > 12的逻辑向量检测是否存在异常值,其中12是根据经验设置的阈值。
9. 第九行将检测到的异常值(第84个样本)从数据集中剔除,并重新进行回归分析。
10. 第十行输出第84个样本的信息。
11. 第十一行利用step函数对模型进行简化,NSteps为简化步数。
12. 第十二行利用fitlm函数预测新的年龄和吸烟属性下的收缩压(systolicnew)。
R语言将“变量da059=1或变量da061=1”的创建为smoking=Smoker;将“变量da059=2或缺失,且变量da061=2”的创建为smoking=Ex-smoker;将“变量da059=2或缺失,且变量da061=3”的创建为smoking=Non-smoker
在R语言中,根据您给出的条件创建新的变量`smoking`,可以使用`ifelse`函数或`dplyr`包中的`case_when`函数来实现。这里给出使用`ifelse`函数和`dplyr`包两种方法的示例代码。
### 使用`ifelse`函数
```R
# 假设da059和da061是已经存在的变量
# 首先判断da059是否为1
smoking <- ifelse(da059 == 1, "Smoker",
# 如果不是1,则判断da059是否缺失且da061是否为2
ifelse(is.na(da059) & da061 == 2, "Ex-smoker",
# 如果前面的条件都不满足,则判断da059是否缺失且da061是否为3
ifelse(is.na(da059) & da061 == 3, "Non-smoker", NA)))
```
### 使用`dplyr`包的`case_when`函数
```R
library(dplyr)
# 假设da059和da061是已经存在的变量
# 创建新的变量smoking
df <- df %>%
mutate(smoking = case_when(
da059 == 1 ~ "Smoker",
is.na(da059) & da061 == 2 ~ "Ex-smoker",
is.na(da059) & da061 == 3 ~ "Non-smoker",
TRUE ~ NA_character_ # 其他情况可以保持NA或其他默认值
))
```
注意:在使用`ifelse`时,需要特别注意逻辑判断的顺序,因为`ifelse`是从上到下依次判断的。如果条件有重叠,先出现的条件会优先被判断。而在`case_when`中,则可以任意指定条件的顺序。
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