通过在dplyr中求和来创建"Other“类别

在dplyr中，可以通过使用mutate()和case_when()函数来求和并创建一个名为"Other"的类别。以下是完善且全面的答案：

在dplyr中，可以使用mutate()函数来创建新的变量，并使用case_when()函数根据特定条件给变量赋值。为了通过求和来创建"Other"类别，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用mutate()函数创建一个新的变量，并命名为"Category"（或其他适当的名称）。
2. 使用case_when()函数来定义条件和对应的值。在这种情况下，我们希望将原始数据集中所有不属于特定类别的值相加，并赋给"Other"类别。
3. 在case_when()函数中，首先使用!运算符将条件取反，以便选择所有不属于特定类别的值。
4. 使用summarise()函数来对不属于特定类别的值进行求和。
5. 将求和的结果赋给"Other"类别。

下面是示例代码：

library(dplyr)

# 假设我们有一个包含类别和值的数据框（df）
df <- data.frame(Category = c("A", "B", "C", "D", "E"),
                 Value = c(10, 20, 30, 40, 50))

# 使用mutate和case_when创建"Other"类别
df <- df %>%
  mutate(Category = case_when(
    !Category %in% c("A", "B", "C") ~ "Other",
    TRUE ~ as.character(Category)
  ))

# 求和并创建"Other"类别
df <- df %>%
  group_by(Category) %>%
  summarise(Value = sum(Value))

# 输出结果
print(df)

这段代码将创建一个新的数据框df，其中包含"Category"和"Value"两列。"Category"列将包含"A"、"B"、"C"和"Other"四个类别，"Value"列将包含相应的求和结果。

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