r -case_when（）基于多个现有变量的条件创建一个新变量

Question

我正在努力创建一个名为“ edu_category”的新变量，以指示每个人是否经历了女性超人（Wive的教育水平＆lt;丈夫的教育水平），女性同性恋（Wive's Education Level ==丈夫）或女性降临（Wive的教育水平＆GT；丈夫的教育水平；丈夫的教育水平； ）。

我的数据看起来像这样（女性== 1表示这个人是女性，0表示男性）：

persyid	女性	教育	配偶配偶	教育
101	1	3	102	4
102	0	4	101	3
103	1	2	104	2
104	2 104 0	2	2 104	103 2
105	0	5	106	6
106	1	6	105	5

我希望创建一个新变量，以使我的数据看起来像这样：

persyid	女性	教育	配偶配偶	教育	edu_category
101 1	1 1	3	102	4	毛磨
102	0	4	101	3	杂质
103	1	2	104	2	fhomogamy
104	0	2	103	2	fhomogamy
105	0	5	106	6	fhypogamy
106	1	6	105	5	fhypypogamy

在这里== 0）教育水平为5，他的配偶（第106人）的教育水平为6，所以这是女性迟来，Wive的教育＆GT;丈夫（默认情况下，每个人的配偶都是异性的）。

现在，让我们看一下ID“ 106”的人，因为她是105人的配偶，我们还用相同的“ fhypogamy”填充了变量“ edu_category”。因此，从本质上讲，我们正在研究每个夫妻。

我尝试的是：

df2 <- df1 %>%
  mutate(edu_category = case_when((SpouseEducation > EducationLevel) | (Female == 1) ~ 'FemaleHypergamy',
                                   (SpouseEducation == EducationLevel) | (Female == 1) ~ 'FemaleHomogamy',
                                   (SpouseEducation < EducationLevel) | (Female == 1) ~ 'FemaleHypogamy',
                                   (SpouseEducation > EducationLevel) | (Female == 0) ~ 'FemaleHypogamy',
                                   (SpouseEducation == EducationLevel) | (Female == 0) ~ 'FemaleHomogamy',
                                   (SpouseEducation < EducationLevel) | (Female == 0) ~ 'FemaleHypergamy'))

但是，它并没有给出我的准确结果 - 变量“ edu_category”本身是成功创建的，而是“女性hyhypergamy”，“ amemhomogamy”和“ emagenhypogamy”并没有反映准确的情况。

我应该怎么办？谢谢您的帮助！

Answer 1

一种方法可能是使用条件，然后填充创建的Na's：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  mutate(edu_category = case_when(Female == 0 & EducationLevel < SpouseEducation ~ "FHypogamy",
                                  Female == 0 & EducationLevel == SpouseEducation ~ "Homogamy",
                                  Female == 0 & EducationLevel > SpouseEducation ~ "Hypergamy", 
                                  TRUE ~ NA_character_)) %>% 
  fill(edu_category, .direction = "updown")

  PersonID Female EducationLevel SpouseID SpouseEducation edu_category
1      101      1              3      102               4    Hypergamy
2      102      0              4      101               3    Hypergamy
3      103      1              2      104               2     Homogamy
4      104      0              2      103               2     Homogamy
5      105      0              5      106               6    FHypogamy
6      106      1              6      105               5    FHypogamy

Answer 2

df2 <- df1 %>%
  mutate(edu_category = case_when(
    (SpouseEducation > EducationLevel & Female == 1) ~ 'FemaleHypergamy',
    (SpouseEducation > EducationLevel & Female == 0) ~ 'FemaleHypogamy',
    (SpouseEducation < EducationLevel & Female == 1) ~ 'FemaleHypogamy',
    (SpouseEducation < EducationLevel & Female == 0) ~ 'FemaleHypergamy',
  SpouseEducation == EducationLevel  ~ 'FemaleHomogamy'))