R语言，在data数据框中，如果变量genger为2，找出ri_code、disd_c1、disd_c2、disd_c3、disd_c4、disd_c5、disd_c6、disd_c7、disd_c8、disd_c9、disd_c10、disd_c11、disd_c12、disd_c13、disd_c14、disd_c15变量为以N40-N51开头的id变量

可以使用以下代码来实现：

# 假设data为数据框，gender变量为2
# 找出ri_code、disd_c1、disd_c2、disd_c3、disd_c4、disd_c5、disd_c6、disd_c7、disd_c8、disd_c9、disd_c10、disd_c11、disd_c12、disd_c13、disd_c14、disd_c15变量为以N40-N51开头的id变量

cols <- c("ri_code", paste0("disd_c", 1:15))
subset(data, gender == 2 & grepl("^N4[0-9]|^N5[0-1]", subset(data, select = cols)), select = id)

其中，`subset()`函数用于筛选数据，它的第一个参数是数据框，第二个参数是筛选条件，第三个参数是需要保留的变量。在本例中，我们使用`&`运算符来组合多个条件，`grepl()`函数用于检查特定的字符串模式。我们使用`paste0()`函数来生成要检查的变量名，同时使用`c()`函数将它们组合在一起，存储在`cols`变量中。最后，我们使用`^N4[0-9]|^N5[0-1]`模式来匹配以N40-N51开头的字符串，然后选择id变量以显示结果。

相关问题

R语言，在data数据框中，如果变量genger为2，找出disease1,disease2,disease3变量为N40-N51的id变量

可以使用以下代码来实现：

# 假设data为数据框，gender变量为2
# 找出disease1,disease2,disease3变量为N40-N51的id变量

subset(data, gender == 2 & disease1 %in% paste0("N", 40:51) & disease2 %in% paste0("N", 40:51) & disease3 %in% paste0("N", 40:51), select = id)

其中，`subset()`函数用于筛选数据，它的第一个参数是数据框，第二个参数是筛选条件，第三个参数是需要保留的变量。在本例中，我们使用`&`运算符来组合多个条件，`%in%`运算符用于检查变量是否包含在指定的字符向量中，`paste0()`函数用于生成包含N40-N51的字符向量。最后，我们选择了id变量以显示结果。

R语言，在data数据框中，如果变量genger为2，找出disease1,disease2,disease3变量为以N40-N51开头的id变量

你好，关于你的问题，可以使用以下R语言代码实现：

# 假设数据框名为data，变量名为gender，disease1，disease2，disease3和id
# 找出gender为2的行
sub_data <- subset(data, gender == 2)

# 筛选出disease1、disease2和disease3变量以N40-N51开头的id变量
id_vars <- grep("^id", names(sub_data))
disease_vars <- grep("^disease", names(sub_data))

sub_data[, c(id_vars, disease_vars)][grepl("^N4[0-9]|^N5[0-1]", sub_data[, disease_vars])] 

以上代码首先使用`subset()`函数找出gender为2的行，然后使用`grep()`函数找出以id和disease开头的变量索引。最后使用`grepl()`函数找出disease1、disease2和disease3变量以N40-N51开头的id变量。