将多国家政党选择变量合并为统一是非变量的技术求助

不需要单独为每个国家生成是非变量再合并，直接通过逻辑判断或变量合并就能一步生成目标变量，以下是两种常用的实现方式：

场景1：每个受访者仅对应一个东道国（更符合研究场景） #

如果你的数据中每个土耳其侨民只属于一个欧洲东道国（即仅对应国家的投票变量有值，其余三个为NA），可以先用coalesce合并四个国家的投票变量，再转换为0/1/NA的数值型变量：

library(dplyr)

# 第一步：合并四个国家的投票变量为统一的原始字段
D <- D %>%
  mutate(host_vote_raw = coalesce(partyvotedger, partyvotedfra, partyvotednl, partyvoteduk))

# 第二步：转换为与vote_turkey一致的0/1/NA变量
D <- D %>%
  mutate(
    vote_host = case_when(
      host_vote_raw == "none" ~ 0,  # "none"对应未投票
      !is.na(host_vote_raw) ~ 1,    # 政党名称对应已投票
      TRUE ~ NA_real_               # 全NA时保留缺失值
    )
  )

如果需要生成"yes"/"no"/NA的字符型变量，只需修改case_when的输出：

D <- D %>%
  mutate(
    vote_host_char = case_when(
      host_vote_raw == "none" ~ "no",
      !is.na(host_vote_raw) ~ "yes",
      TRUE ~ NA_character_
    )
  )

场景2：受访者可能在多个东道国存在投票记录 #

如果存在同一受访者在多个国家有投票记录的情况，可直接通过逻辑判断生成目标变量：

library(dplyr)

# 生成数值型0/1/NA变量
D <- D %>%
  mutate(
    vote_host = case_when(
      # 任意一个国家的变量为政党名称 → 已投票（1）
      (!is.na(partyvotedger) & partyvotedger != "none") |
      (!is.na(partyvotedfra) & partyvotedfra != "none") |
      (!is.na(partyvotednl) & partyvotednl != "none") |
      (!is.na(partyvoteduk) & partyvoteduk != "none") ~ 1,
      # 任意一个国家的变量为"none"且无政党记录 → 未投票（0）
      (!is.na(partyvotedger) & partyvotedger == "none") |
      (!is.na(partyvotedfra) & partyvotedfra == "none") |
      (!is.na(partyvotednl) & partyvotednl == "none") |
      (!is.na(partyvoteduk) & partyvoteduk == "none") ~ 0,
      # 其余情况（全NA）保留缺失值
      TRUE ~ NA_real_
    )
  )

基础R实现（无需dplyr） #

如果你习惯用基础R，可通过嵌套ifelse或apply函数实现：

# 合并原始变量（针对场景1）
D$host_vote_raw <- apply(D[, c("partyvotedger", "partyvotedfra", "partyvotednl", "partyvoteduk")], 1, function(x) x[!is.na(x)][1])

# 转换为0/1/NA变量
D$vote_host <- ifelse(D$host_vote_raw == "none", 0, ifelse(!is.na(D$host_vote_raw), 1, NA))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sim Ke