对于编码和R来说还是很新的，我正在处理数据框中的一些医疗数据。有3个结果，我很感兴趣- Mobilised_D1，Diet_D1和Catheter_rm_D1。我希望创建一个第四列AnyTwo，其中如果3个结果中的任何2个Y或全部3个结果都是Y，T则为AnyTwo。
我设法通过[]以下方式做到这一点：
ERAS_limited[ERAS_limited$Mobilised_D1 == "Y" & ERAS_limited$Catheter_rm_D1 == "Y", "AnyTwo"] <- T
ERAS_limited[ERAS_limited$Diet_D1 == "Y" & ERAS_limited$Catheter_rm_D1 == "Y", "AnyTwo"] <- T
ERAS_limited[ERAS_limited$Diet_D1 == "Y" & ERAS_limited$Catheter_rm_D1 == "Y" & ERAS_limited$Mobilised_D1 == "Y", "AnyTwo"] <- T
dput(head(ERAS_limited))
structure(list(Mobilised_D1 = structure(c(2L, 2L, 1L, 1L, 1L,
2L), .Label = c("N", "Y"), class = "factor"), Diet_D1 = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("N", "Y"), class = "factor"),
Catheter_rm_D1 = structure(c(2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c("N",
"Y"), class = "factor"), AnyTwo = c(TRUE, TRUE, FALSE, FALSE,
FALSE, TRUE)), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")```
但是，我很想看看是否有更优雅的方法来做到这一点，例如为自己的学习和好奇心编写一个循环。
我们可以rowSums用来创建逻辑向量
library(dplyr)
ERAS_limited %>%
mutate(AnyTwo = rowSums(.[-4] == "Y") >= 2)
在中base R，它将是
ERAS_limited$AnyTwo <- rowSums(ERAS_limited[-4]) == "Y") >= 2
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