R语言将“变量da059=1，或变量da061=1”的创建为smoking=Smoker

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：

# 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：

# 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。

相关问题

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

# 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

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。