我有一个与登革热相关的数据库问题。我在这个数据库中有一些变量，其中的变量"；案例"；，其指示给定时期内登革热病例的数量。但我想把逻辑回归模型应用到这些数据中，所以我的想法是把这个变量用整数表示，变成一个二元变量，也就是说，对于那个时期没有登革热病例的地方，我想用0代替我已经有的数量，而对于有病例的地方则用1。由于有35628行，我想以自动化的方式进行，以避免手动进行。有人知道如何将这个想法付诸实践吗？我是编程新手，我正在尝试用R语言实现它。如果他们知道有一个包可以做到这一点，那会有很大帮助。每个邻域都以一个数字为条件。
我感谢你的帮助，非常感谢你。
| 邻域 | 日期 | 病例降水 | >温度|||
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2014年1月 | 10 | 149.6 | >td>33,25||
| 1 | Fev/14 | 0 | 254 | 30，1 | |
| 2 | 2014年3月 | 6 | 150 | 25.4 | |
| 3 | Apr/14 | ||||
| 4 | 2014年5月 | 3 | 44，3 | >33，2 |
R
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dat$CasesBin1 <- (dat$Cases > 0)
dat$CasesBin2 <- +(dat$Cases > 0)
dat
# neighborhood Dates Cases precipitation Temperature CasesBin1 CasesBin2
# 1 0 Jan/14 10 149.6 33.25 TRUE 1
# 2 1 Fev/14 0 254.0 30.10 FALSE 0
# 3 2 Mar/14 6 150.0 25.40 TRUE 1
# 4 3 Apr/14 0 244.1 32.50 FALSE 0
# 5 4 May/14 3 44.3 33.20 TRUE 1
至少在R中，我使用过的大多数逻辑回归工具都可以很好地使用integer(0/1(或logical，但您可能需要使用将要使用的工具进行验证。
数据：
dat <- structure(list(neighborhood = 0:4, Dates = c("Jan/14", "Fev/14", "Mar/14", "Apr/14", "May/14"), Cases = c(10L, 0L, 6L, 0L, 3L), precipitation = c(149.6, 254, 150, 244.1, 44.3), Temperature = c(33.25, 30.1, 25.4, 32.5, 33.2)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
python
In [13]: dat
Out[13]:
neighborhood Dates Cases precipitation Temperature
0 0 Jan/14 10 149.6 33.25
1 1 Fev/14 0 254.0 30.10
2 2 Mar/14 6 150.0 25.40
3 3 Apr/14 0 244.1 32.50
4 4 May/14 3 44.3 33.20
In [17]: dat['CasesBin1'] = dat['Cases'].apply(lambda x: (x > 0))
In [18]: dat['CasesBin2'] = dat['Cases'].apply(lambda x: int(x > 0))
In [19]: dat
Out[19]:
neighborhood Dates Cases ... Temperature CasesBin1 CasesBin2
0 0 Jan/14 10 ... 33.25 True 1
1 1 Fev/14 0 ... 30.10 False 0
2 2 Mar/14 6 ... 25.40 True 1
3 3 Apr/14 0 ... 32.50 False 0
4 4 May/14 3 ... 33.20 True 1
[5 rows x 7 columns]
数据：
In [11]: js
Out[11]: '[{"neighborhood":0,"Dates":"Jan/14","Cases":10,"precipitation":149.6,"Temperature":33.25},{"neighborhood":1,"Dates":"Fev/14","Cases":0,"precipitation":254,"Temperature":30.1},{"neighborhood":2,"Dates":"Mar/14","Cases":6,"precipitation":150,"Temperature":25.4},{"neighborhood":3,"Dates":"Apr/14","Cases":0,"precipitation":244.1,"Temperature":32.5},{"neighborhood":4,"Dates":"May/14","Cases":3,"precipitation":44.3,"Temperature":33.2}]'
In [12]: dat = pd.read_json(js)
很抱歉，我没有看到你想用R语言实现它。以下是Python中的建议代码。。。
假设表位于DataFramedf中，则可以创建一个新列"dengue_cases"，当没有事例时为0，当有事例时为1
df['Cases'] = df['Cases'].astype('int') #to ensure the correct data type in column
df['dengue_cases'] = df['Cases'].apply(lambda x: 0 if x==0 else 1)
上面的行将创建一个新列。如果您要替换原始列，请使用以下行：
df['Cases'] = df['Cases'].apply(lambda x: 0 if x==0 else 1)