如果在其中一個條件發生時識別個人組

每當至少有一個來自該組的主題滿足兩個條件時，我試圖從數據庫中識別（使用二進制1/0變量）主體組。如果在其中一個條件發生時識別個人組

我的數據庫DF由隨性的描述和年齡每個成員的（和家庭ID family）的家庭：我想創建一個新的二元變量NoMan這將是0，如果從男性的至少一個一個家庭（sx與屬性1）是年齡更多比16年，否則它將取值1.請注意，我想NoMan是來自同一家庭的所有成員相同。

family <- factor(rep(c("001","002","003"), c(10,8,15)), 
       levels=c("001","002","003"), labels=c("001","002","003"), ordered=TRUE) 
ag <- c(22,8,4,2,55,9,44,65,1,7,32,2,2,1,6,9,18,99,73,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,18,11,22,33) 
sx <- c(1,2,2,2,1,2,2,2,1,1,2,1,2,1,2,1,2,2,2,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,2) 
DF <- data.frame(family, ag, sx) 
DF

我曾嘗試使用ddply與ifelse合併，但這並不成功：

DF <- ddply(DF,.(family), transform, NoMan=ifelse(sx==1 & ag>16, 1, 0)) 
DF

看來，中最終其他的限制，在這個腳本的功能，適用於我個人，而不是家庭（實際上希望他們將同樣的結果應用於同一家庭的所有成員）。

我覺得我在正確的軌道上，但也許有人有一個很好的解決這個問題？

PS：剛編輯DF，因爲在這個例子中，我想從家庭003所有成員被標記爲NoMan==1

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2016-12-27 den

謝謝烏韋座 – den

正如你已經改變了Q，所有的答案 - 尤其是_S麪包車Balen_接受一個 - 應該修改我猜也是。 – Uwe

事實上，Uwe Block，我的錯誤......年齡的條件應該都是'ag> 16''。大多數答案在這裏工作得很好。謝謝 – den

DF$NoMan = c(! DF$family %in% unique(DF[DF$sx == 1 & DF$ag < 16,1]))

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2016-12-27 16:59:55

這也行得通！謝謝 – den

我喜歡em在一行;）這樣可以爲你節省一個資源庫。 –

ifelse返回結果的矢量無視組，您可以使用any聚集每組的結果：

library(plyr) 
ddply(DF, .(family), transform, NoMan = +any(sx == 1 & ag < 16))

來源

2016-12-27 16:50:27 Psidom

謝謝，但是使用這個我只是'1'作爲'NoMan'的值：我們應該如'ifelse'中指定條件的結果嗎？恩。何時取值0，何時取值1？謝謝！ – den

這取決於你希望你的數據是如何。該邏輯基於*二元變量NoMan，如果至少有一個來自家庭的男性（屬性爲1的sx）小於16y *，則該值爲0。當然，對於您的樣本數據，所有家庭至少包含一名年齡小於16歲的男性。您的描述與您的代碼不同。也許你想'ddply（DF，。（family），transform，NoMan = +！any（sx == 1＆ag <16））' – Psidom

對不起！你是對的，我已經改變了這個數據，這應該與新的'DF'現在工作？ ..但我仍然只得到1作爲輸出（或從您的上一個腳本0）。 – den

我們可以使用dplyr

library(dplyr) 
DF %>% 
    group_by(family) %>% 
    mutate(NoMan = as.integer(any(sx == 1 & ag < 16)))

或者使用ave從base R

DF$NoMan <- with(DF, as.integer(ave(sx==1 & ag < 16, family, FUN = any)))

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2016-12-27 16:51:50 akrun

謝謝，但是這個拳頭解決方案沒有工作，當我嘗試。你的第二個解決方案工作正常，但二進制變量值（0而不是1，反之亦然） – den

@den我使用了'dplyr_0.5.0'並且它正在爲我工作。關於第二種解決方案，如果你需要相反的話，只要用（DF，as）。整數（！ave（sx == 1＆ag <16，family，FUN = any）））'或更改條件 – akrun

Great！'DF $ NoMan < - with（DF，as.integer（！ave（sx == 1＆ag> 16，family，FUN = any）））'工作正常 – den

#Obtain unique families 
family = c(unique(as.character(DF$family))) 
NoMan = c() 

for (i in 1:length(family)){ 
#Subset a new dataframe for each family with only male members and check if minimun age is below 16 
if (min(subset(DF,DF$family == family[1] & DF$sx=="1")$ag) < 16){ 
NoMan[i] = 1 
} else { 
NoMan[i] = 0 
} 
} 

#Join unique family and NoMan into new dataframe 
DF2 = cbind(family,NoMan) 

#Use lookup command of qdapTools package 
library(qdapTools) 
DF$NoMan = lookup(DF$family,DF2)

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2016-12-27 17:17:27

如果在其中一個條件發生時識別個人組

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