如果在其中一个条件发生时识别个人组

每当至少有一个来自该组的主题满足两个条件时，我试图从数据库中识别（使用二进制1/0变量）主体组。如果在其中一个条件发生时识别个人组

我的数据库DF由随性的描述和年龄每个成员的（和家庭ID family）的家庭：我想创建一个新的二元变量NoMan这将是0，如果从男性的至少一个一个家庭（sx与属性1）是年龄更多比16年，否则它将取值1.请注意，我想NoMan是来自同一家庭的所有成员相同。

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

我曾尝试使用ddply与ifelse合并，但这并不成功：

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

看来，中最终其他的限制，在这个脚本的功能，适用于我个人，而不是家庭（实际上希望他们将同样的结果应用于同一家庭的所有成员）。

我觉得我在正确的轨道上，但也许有人有一个很好的解决这个问题？

PS：刚编辑DF，因为在这个例子中，我想从家庭003所有成员被标记为NoMan==1

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2016-12-27 den

谢谢乌韦座 – den

正如你已经改变了Q，所有的答案 - 尤其是_S面包车Balen_接受一个 - 应该修改我猜也是。 – Uwe

事实上，Uwe Block，我的错误......年龄的条件应该都是'ag> 16''。大多数答案在这里工作得很好。谢谢 – 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

这也行得通！谢谢 – den

我喜欢em在一行;）这样可以为你节省一个资源库。 –

ifelse返回结果的矢量无视组，您可以使用any聚集每组的结果：

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

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2016-12-27 16:50:27 Psidom

谢谢，但是使用这个我只是'1'作为'NoMan'的值：我们应该如'ifelse'中指定条件的结果吗？恩。何时取值0，何时取值1？谢谢！ – den

这取决于你希望你的数据是如何。该逻辑基于*二元变量NoMan，如果至少有一个来自家庭的男性（属性为1的sx）小于16y *，则该值为0。当然，对于您的样本数据，所有家庭至少包含一名年龄小于16岁的男性。您的描述与您的代码不同。也许你想'ddply（DF，。（family），transform，NoMan = +！any（sx == 1＆ag <16））' – Psidom

对不起！你是对的，我已经改变了这个数据，这应该与新的'DF'现在工作？ ..但我仍然只得到1作为输出（或从您的上一个脚本0）。 – den

我们可以使用dplyr

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

或者使用ave从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

谢谢，但是这个拳头解决方案没有工作，当我尝试。你的第二个解决方案工作正常，但二进制变量值（0而不是1，反之亦然） – den

@den我使用了'dplyr_0.5.0'并且它正在为我工作。关于第二种解决方案，如果你需要相反的话，只要用（DF，as）。整数（！ave（sx == 1＆ag <16，family，FUN = any）））'或更改条件 – 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

如果在其中一个条件发生时识别个人组

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