如何创建变量来记录组中的任何成员是否具有R中的特征?

问题描述

美好的一天,

我有一个面板数据集,其中包含数千对(二元组);每个小组包含23年,观察超过50万次。因变量Value26是两国之间交换的贸易价值(编码为对)。

我想做的(我可以在Stata中做)是创建一个分类变量,如果在面板内未进行任何交易,则该变量为0,如果交易对至少交换了一年的交易,则为1(就像我将我想在进行回归分析时没有交易时排除那些货币对。

下面是我的数据集中的一个示例,该示例显示NoTrade26的值为1,因为第9对之间至少存在1年。

| year | pair | Value26  | NoTrade26 |
|------|------|----------|-----------|
| 2014 |    8 |        0 |         0 |
| 2015 |    8 |        0 |         0 |
| 2016 |    8 |        0 |         0 |
| 2017 |    8 |        0 |         0 |
| 2018 |    8 |        0 |         0 |
| 2002 |    9 | 25.17931 |         1 |
| 2004 |    9 |        0 |         1 |
| 2005 |    9 |        0 |         1 |
| 2006 |    9 |        0 |         1 |
| 2007 |    9 |        0 |         1 |
| 2008 |    9 |        0 |         1 |
| 2009 |    9 |        0 |         1 |
| 2010 |    9 |        0 |         1 |
| 2011 |    9 |        0 |         1 |
| 2012 |    9 |        0 |         1 |
| 2013 |    9 |        0 |         1 |
| 2015 |    9 |        0 |         1 |
| 2017 |    9 |        0 |         1 |

有人可以建议如何在R中对此进行编码吗?我已经弄了几个小时的代码,但是关于如何在R中执行此操作却无济于事。

解决方法

这应该做到。

data <- tibble::tribble(
~year,~pair,~Value26,~NoTrade26,2014,8,2015,2016,2017,2018,2002,9,25.17931,1,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,1 )

library(dplyr)
data %>% 
  group_by(pair) %>% 
  mutate(NoTrade26 = as.numeric(!all(Value26 == 0)))

# A tibble: 18 x 4
# Groups:   pair [2]
#     year  pair Value26 NoTrade26
#    <dbl> <dbl>   <dbl>     <dbl>
# 1   2014     8     0           0
# 2   2015     8     0           0
# 3   2016     8     0           0
# 4   2017     8     0           0
# 5   2018     8     0           0
# 6   2002     9    25.2         1
# 7   2004     9     0           1
# 8   2005     9     0           1
# 9   2006     9     0           1
# 10  2007     9     0           1
# 11  2008     9     0           1
# 12  2009     9     0           1
# 13  2010     9     0           1
# 14  2011     9     0           1
# 15  2012     9     0           1
# 16  2013     9     0           1
# 17  2015     9     0           1
# 18  2017     9     0           1
,
internal

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