(Bing Image Creator で生成: プロンプト: Flower of Crape Myrtle, pink and red, standing at green local hills, photo)
の続きです。
前回はデータを R に取り込みました。これから一つ一つの変数をみてきます。AGE: 年齢をみてみます。1 は 50歳から64歳で、2 は 65歳から80歳を表すカテゴリカル変数です。
df には 2 の 65歳から80歳までの人しかいないようです。なので、削除します。
次は、PH: Physical Health の度数をみます。
1 は Excellent で、 5 は Poor です。
mutate() 関数と if_else() 関数でダミー変数を作ります。
次は、MH: Mental Health です。
-1 は回答を拒否した人です。6 人いますね。
これも mutate() 関数と if_else() 関数を使ってダミー変数を作成します。
次は DH: Dental Health をみてみます。
これも mutate() 関数と if_else() 関数でダミー変数を作成します。
今回の作業で、PH: Physical Health, MH: Mental Health, DH: Dental Health の3つのカテゴリカル変数をダミー変数にすることができました。
今回は以上です。
次回は
です。
初めから読むには、
です。
今回のコードは以下になります。
#
# AGE のカウント
df |>
count(AGE) |>
mutate(prop = n / sum(n))
#
# AGE を削除
df <- df |>
select(-AGE)
#
# PH: Physical Health のカウント
df |>
count(PH) |>
mutate(prop = n / sum(n))
#
# PH == 2, PH == 3, PH == 4, PH == 5 なら 1 のダミー変数作る
# そして PH を削除
df <- df |>
mutate(PH2 = if_else(PH == 2, 1, 0),
PH3 = if_else(PH == 3, 1, 0),
PH4 = if_else(PH == 4, 1, 0),
PH5 = if_else(PH == 5, 1, 0)) |>
select(-PH)
#
# MH: Mental Health のカウント
df |>
count(MH) |>
mutate(prop = n / sum(n))
#
# MH == 1, MH == 2, MH == 3, MH == 4, MH == 5 でダミー変数を作る
df <- df |>
mutate(MH1 = if_else(MH == 1, 1, 0),
MH2 = if_else(MH == 2, 1, 0),
MH3 = if_else(MH == 3, 1, 0),
MH4 = if_else(MH == 4, 1, 0),
MH5 = if_else(MH == 5, 1, 0)) |>
select(-MH)
#
# DH: Dental Health のカウント
df |>
count(DH) |>
mutate(prop = n / sum(n))
#
# DH == 1, DH == 2, DH == 3, DH == 4, DH == 5, DH == 6 でダミー変数を作成
df <- df |>
mutate(DH1 = if_else(DH == 1, 1, 0),
DH2 = if_else(DH == 2, 1, 0),
DH3 = if_else(DH == 3, 1, 0),
DH4 = if_else(DH == 4, 1, 0),
DH5 = if_else(DH == 5, 1, 0),
DH6 = if_else(DH == 6, 1, 0)) |>
select(-DH)
#
