创建新变量，其中所有不在第 1 个和第 99 个百分位数之间的值都替换为缺失值 (NA)

Question

我想复制 india04 数据框并使用 mutate() 添加一个名为“incwage_adj”的新变量，其中第 1 个百分位数和第 99 个百分位数之间的所有收入值都替换为缺失值 (NA) . 套餐：

library(tidyverse)
require(nycflights13)
data(diamonds)
load("india04.Rdata")

代码：

india04_new <- india04 %>%
mutate(incwage_adj = ifelse(incwage != quantile(india04_new2$incwage, 0.99), NA, incwage))

Answer 1

我们可以使用between来创建一个逻辑条件，将不在1到99%之间的值改为NA

library(dplyr)
 mtcars %>% 
    mutate(mpg_adj =  ifelse(between(mpg, 
      quantile(mpg, 0.01, na.rm = TRUE), 
      quantile(mpg, 0.99, na.rm = TRUE)), mpg, NA))

或者用case_when

mtcars %>% 
    mutate(mpg_adj =  case_when(between(mpg, 
      quantile(mpg, 0.01, na.rm = TRUE), 
      quantile(mpg, 0.99, na.rm = TRUE))~ mpg))

Answer 2

尝试以下操作：

india04_new2$incwage[with(india04_new2, 
 incwage > quantile(incwage, 0.01) & incwage < quantile(incwage, 0.99))] <- NA

这应该替换第 1 个和第 99 个百分位数之间的所有 incwage。

创建新变量，其中所有不在第 1 个和第 99 个百分位数之间的值都替换为缺失值 (NA)

Create new variable where all values that are not between the 1st and the 99th percentile are substituted with missing values (NA)

if-statement

r

rank

dplyr