如何基于BurnData的部位指示变量创建复合分类指示变量？

我来帮你搞定这个变量合并的问题！用dplyr完全可以实现你的需求，我给你写一段清晰的代码，还会拆解每一步的逻辑：

完整代码实现 #

library(dplyr)

# 先定义需要合并的部位变量列表，方便后续维护修改
site_variables <- c("head", "buttock", "trunk", "upper leg", "lower leg", "respiratory tract")

# 生成新的指示变量
BurnData <- BurnData %>%
  mutate(
    # 计算每个观测中部位变量的1的总数，用来判断是全0、单个1还是组合情况
    site_total = rowSums(across(all_of(site_variables))),
    # 按照你的规则匹配生成新变量site_group
    site_group = case_when(
      # 所有部位均为0
      site_total == 0 ~ 0,
      # 仅head为1
      site_total == 1 & head == 1 ~ 1,
      # 仅buttock为1
      site_total == 1 & buttock == 1 ~ 2,
      # 仅trunk为1
      site_total == 1 & trunk == 1 ~ 3,
      # 仅upper leg为1
      site_total == 1 & `upper leg` == 1 ~ 4,
      # 仅lower leg为1
      site_total == 1 & `lower leg` == 1 ~ 5,
      # 仅respiratory tract为1（如果你原本想对应7，直接把数字改成7就行）
      site_total == 1 & `respiratory tract` == 1 ~ 6,
      # 存在任意组合的情况
      site_total > 1 ~ 8
    )
    # 要是不需要中间变量site_total，就在这里加 %>% select(-site_total) 删掉它
  )

代码逻辑拆解 #

1. 统一管理变量：用site_variables把要处理的部位变量列在一起，后续如果要调整变量范围，只需要修改这个列表，不用动后面的计算逻辑，更灵活。
2. 判断变量类型：rowSums(across(all_of(site_variables)))会逐行统计这些部位变量里1的数量，帮我们快速区分三种情况：全0、单个1、多个1。
3. 规则匹配赋值：case_when是dplyr里处理多条件判断的神器，我们严格按照你给定的规则逐一匹配：
   • 总和为0时，新变量设为0；
   • 总和为1且对应部位为1时，匹配对应的编码；
   • 总和大于1时，直接设为8（对应任意组合的情况）。

你的样本数据测试结果 #

用你提供的前6行数据运行代码，得到的site_group结果如下：

• 第1行：部位变量总和为2 → 8
• 第2行：仅trunk为1 → 3
• 第3行：部位变量总和为2 → 8
• 第4行：部位变量总和为2 → 8
• 第5行：部位变量总和为4 → 8
• 第6行：部位变量总和为2 → 8

完全符合你的规则要求！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1607