在R中对年龄变量分组时输出TRUE/FALSE/NA的问题咨询

• 核心错误：mutate()内使用了相等判断符==而非赋值符=，代码实际执行的是「判断原Age列与case_when返回的分类字符串是否相等」的逻辑，最终输出自然只有TRUE/FALSE/NA三类布尔值。
• 冗余调用：使用%>%管道传入数据框后，无需再加metsother$前缀调取列，直接写列名即可，额外添加前缀可能引发作用域匹配异常。
• 条件逻辑错误：第三个分组的条件写为Age >= 61 & Age >= 80，仅能匹配80岁及以上样本，不符合61-80岁分组的预期；同时未处理18岁以下、80岁以上的样本，会生成NA值。

agecategory <- metsother %>% 
  mutate(age_group = case_when(
    Age >= 18 & Age <= 40 ~ "Category 1",
    Age >= 41 & Age <= 60 ~ "Category 2",
    Age >= 61 & Age <= 80 ~ "Category 3",
    TRUE ~ "其他" # 兜底匹配所有不满足上述条件的样本，可根据需求调整分类或提前过滤样本
  ))

如果仅需要分析18-80岁区间的样本，可以在执行mutate()前添加filter(Age >= 18 & Age <= 80)步骤，过滤无效样本后再做分组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kirellos said