根据wt变量创建一个新的因子变量wt.cat,如下所示:如果wt〈2.5,则wt.cat = 'light'。如果2.5〈= wt〈3.5,则wt.cat= 'medium'。如果wt〉= 3.5,则wt.cat= 'heavy'。然后添加wt.cat到mtcars.new数据集。
时间: 2023-06-04 17:03:24 浏览: 61
回答:这个问题属于数据处理方面的问题,可以通过编程实现。根据wt变量创建一个新的因子变量wt.cat的方法如下:
wt.cat <- ifelse(mtcars$wt < 2.5, 'light',
ifelse(mtcars$wt >= 2.5 & mtcars$wt < 3.5, 'medium', 'heavy'))
mtcars.new <- cbind(mtcars, wt.cat)
这样就可以创建一个新的因子变量wt.cat,然后将其添加到mtcars.new数据集中。
相关问题
map(~lm(mpg~wt,data=.x))
这一个使用 purrr 包中的 map 函数来对一个列表中的数据进行线性回归的示例。具体来说,这个代码使用 map 函数对一个名为 .x 的数据列表中的每一个数据集,都拟合一个简单的线性回归模型,其中 mpg 是响应变量,wt 是自变量。这个代码中的波浪符号(~)表示一个 formula,表示 mpg 作为响应变量,wt 作为自变量。lm() 函数用于拟合线性回归模型。执行完这段代码后,返回一个包含每个数据集线性回归模型的列表。
Error in cov.wt(z) : 'x'只能包含有限值的解决方法
这是一个IT类问题。这个错误信息通常出现在R语言中计算加权协方差矩阵时,其中原始数据包含了缺失值(NA)或无限值(Inf或NaN)的情况。解决方法有以下几种:
1. 删除缺失值或无限值。可以使用`na.omit()`函数或`is.finite()`函数删除缺失值或无限值,然后再计算加权协方差矩阵。
```
z <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4), y = c(2, NaN, 3, 4))
z <- na.omit(z) # 删除缺失值
cov.wt(z)
z <- data.frame(x = c(1, 2, Inf, 4), y = c(2, -Inf, 3, 4))
z <- z[is.finite(z)] # 删除无限值
cov.wt(z)
```
2. 使用其他函数计算加权协方差矩阵。如果使用`cov.wt()`函数计算加权协方差矩阵出现错误,可以尝试使用其他函数,比如`cov()`函数,其默认情况下会忽略缺失值。
```
z <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4), y = c(2, NaN, 3, 4))
cov(z)
```
3. 自定义加权协方差矩阵计算函数。如果以上两种方法都无法解决问题,可以尝试自定义加权协方差矩阵计算函数,处理缺失值或无限值后再计算。
```
my_cov_wt <- function(x, w) {
if (any(!is.finite(x) | !is.finite(w))) {
stop("'x'只能包含有限值")
}
x_bar <- weighted.mean(x, w)
w_sum <- sum(w)
cov_wt <- sum(w * (x - x_bar) * (x - x_bar)) / (w_sum - 1)
return(cov_wt)
}
z <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4), y = c(2, NaN, 3, 4))
x <- z$x
w <- c(1, 2, 3, 4)
my_cov_wt(x, w)
```