R语言：Text_General_Code变量归为大类失败，Category列现NA问题求助

嘿，我看你在给Text_General_Code归组到Category时遇到了NA值的问题，而且报告里还多出了不少不需要的变量，这就帮你梳理下问题和解决办法：

问题根源分析 #

1. 未初始化Category变量：你直接给匹配到的行赋值Category，但没匹配到的行就会默认是NA，不会自动归到"Others"。
2. 条件里的错误：你写的pdx$Type == "KIDNAPPING"用错了变量（应该是Text_General_Code），还有NON - CRIMINAL的空格可能和原始数据里的格式不一致，另外说不定还有一些Text_General_Code的类别没被你写到条件里。
3. 未清理多余变量：你注释掉了select命令，导致原始数据里的很多变量都被保留下来，所以报告里变量数量超标。

分步解决方案 #

1. 用更高效的方式创建Category（避免NA）

推荐用dplyr的case_when，代码更整洁，还能自动兜底所有未匹配的类别为"Others"，不会出现NA：

library(dplyr)

pdx <- pdx %>%
  mutate(Category = case_when(
    # 归组Theft类
    Text_General_Code %in% c("THEFT", "MOTOR VEHICLE THEFT") ~ "Theft",
    # 归组Battery类
    Text_General_Code == "BATTERY" ~ "Battery",
    # 归组Criminal damage类
    Text_General_Code == "CRIMINAL DAMAGE" ~ "Criminal damage",
    # 归组Narcotics类
    Text_General_Code %in% c("NARCOTICS", "OTHER NARCOTIC VIOLATION") ~ "Narcotics",
    # 归组Assault类
    Text_General_Code == "ASSAULT" ~ "Assault",
    # 归组Burglary类
    Text_General_Code == "BURGLARY" ~ "Burglary",
    # 归组Robbery类
    Text_General_Code == "ROBBERY" ~ "Robbery",
    # 所有未匹配的都归为Others
    TRUE ~ "Others"
  ))

2. 检查是否有遗漏的类别

如果还是担心有没覆盖到的Text_General_Code，可以先查看所有唯一值，确认你的条件都覆盖到了：

# 查看Text_General_Code的所有唯一值
unique(pdx$Text_General_Code)

3. 清理多余变量

把你不需要的变量删掉，只保留分析需要的，比如：

pdx <- pdx %>%
  # 这里保留你需要的变量，比如District、Category、Year、Count等，根据需求调整
  select(District, Text_General_Code, Category, Year, Count, Dispatch_Date)

4. 验证结果

运行完后可以检查Category的分类情况，确认没有NA且只有你想要的8个类别：

# 查看各类别的数量分布
table(pdx$Category)
# 检查是否有NA值
sum(is.na(pdx$Category))

针对大数据集的小提示 #

你的数据集有230万条记录，用dplyr的函数会比基础R的循环/逐个赋值更高效，能节省不少运行时间哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barrington