用相同的值列变量组合成一个新的变量

Question

数据集被用于在该谷歌片链路 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1eV33Sgx_UVtk2vDtNBc4Yqs_kQoeffY0oj5gSCq9rCs/edit?usp=sharing

AMC.dataset$ExamMC.A<-surveySP15$Exams_A 
AMC.dataset$ExamMC.A<-factor(NA, levels=c("TRUE", "FALSE")) 
AMC.dataset$ExamMC.A[AMC.dataset$Exams_A=="1 time"|AMC.dataset$Exams_A=="2-4 times"|AMC.dataset$Exams_A==">4 times"]<-"TRUE" 
AMC.dataset$ExamMC.A[AMC.dataset$Exams_A=="0 times"]<-"FALSE" 
AMC.dataset$ExamMC.A=as.logical(AMC.dataset$ExamMC.A) 

我使用这些5行的代码重新编码通过Exams_I变量Exams_A的全部9对于那些为这9个变量中的任何一个回答了1次或更多次的人而言，都是“真”的逻辑二进制结果。我希望将所有这些变量组合到数据集中的新列中，对于每个观测行，如果在整行中9个检查_A至I中的任何一个都有“真”，则新变量结果将被视为“真实”，这意味着他们至少有一次承诺记录在数据集中的任何9种类型的考试学术不端行为。如果在观察行中没有真正的结果，我希望新的变量结果为“假”，这意味着他们（观察行）从未提交过考试学术不端行为

我对这个新变量的代码是什么

AMC.dataset$ExamMC = any(AMC.dataset$ExamMC.A, AMC.dataset$ExamMC.B, AMC.dataset$ExamMC.C, AMC.dataset$ExamMC.D, AMC.dataset$ExamMC.E, AMC.dataset$ExamMC.F, AMC.dataset$ExamMC.G, AMC.dataset$ExamMC.H, AMC.dataset$ExamMC.I) 

但是这个代码已被串（AMC.dataset $ ExamMC.I）在最后一个变量输出，其中有215假案和0真正覆盖，将覆盖字符串的其余部分给予215个“假”情况的新变量输出，即使其他变量可能保持“真”作为它们的情况输出。

编辑

我现在已经创建了一套考试的不当行为变量的数据帧

AMC.dataset$ExamMCdf<-data.frame(AMC.dataset$ExamMC.A, AMC.dataset$ExamMC.B, AMC.dataset$ExamMC.C, AMC.dataset$ExamMC.D, AMC.dataset$ExamMC.E, AMC.dataset$ExamMC.F, AMC.dataset$ExamMC.G, AMC.dataset$ExamMC.H, AMC.dataset$ExamMC.I) 

现在我的问题是如何去在一个新的列创建复合变量正确通读每一个观察行，在数据框中将任何具有单个“真”结果的行标记为复合变量的“真”。任何没有“真实”结果的观察行应该被复合变量标记为“假”。

感谢您的帮助。

Answer 1

，制造复合一行检查中的其它数据帧列的任何真实值，使用any()功能包裹在apply()去逐行。我想你可以把它应用到您的情况：

#Makes a dataframe with TRUE/FALSE values and a low chance for TRUE 
set.seed(123) 
data <- data.frame(
    Exams_A = sample(c(TRUE,FALSE), 10, TRUE, c(.1, .9)), 
    Exams_B = sample(c(TRUE,FALSE), 10, TRUE, c(.1, .9)), 
    Exams_C = sample(c(TRUE,FALSE), 10, TRUE, c(.1, .9)), 
    Exams_D = sample(c(TRUE,FALSE), 10, TRUE, c(.1, .9)), 
    Exams_E = rep(TRUE,10) # Inserts row of all TRUE's to show that you can limit scope 
) 

data$ExamMC <- apply(data[, 1:4], 1, function(x) any(x)) 
data$ExamMC <- apply(data[, 1:4], 1, any) # This is the updated version 
          #^This part sets what columns you want to search 

Answer 2

我不是100％肯定你后的东西，但在这里就是我会做什么，我觉得你心里已经有了：

library(data.table) 
setDT(surveySP15) 

exams <- paste0("Exams_", LETTERS[1:9]) 
surveySP15[ , paste0(exams, "_binary") := 
      lapply(.SD, function(x) x %in% c("1 time", "2-4 times", ">4 times")), 
      .SDcols = exams] 

这将为每门考试的变量（如，Exams_A_binary）（logical）TRUE（如果它在数据中被编码为1或更多时间），否则FALSE。下面是相关的输出：

> surveySP15[ , paste0(exams, "_binary"), with = FALSE] 
    Exams_A_binary Exams_B_binary Exams_C_binary Exams_D_binary Exams_E_binary Exams_F_binary Exams_G_binary 
    1:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
    2:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
    3:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
    4:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
    5:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
---                           
223:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
224:   TRUE   TRUE   TRUE   FALSE   TRUE   FALSE   FALSE 
225:   FALSE   TRUE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
226:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
227:   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE   FALSE 
    Exams_H_binary Exams_I_binary 
    1:   FALSE   FALSE 
    2:   FALSE   FALSE 
    3:   FALSE   FALSE 
    4:   FALSE   FALSE 
    5:   FALSE   FALSE 
---        
223:   FALSE   FALSE 
224:   FALSE   FALSE 
225:   FALSE   FALSE 
226:   FALSE   FALSE 
227:   FALSE   FALSE