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使用group_by和summarise_all为分类变量创建虚拟指标

使用group_by和summarise_all可以为分类变量创建虚拟指标。group_by用于按照指定的变量对数据进行分组，而summarise_all用于对每个分组进行汇总计算。

虚拟指标是一种用于表示分类变量的二进制变量，它将原始的分类变量转换为多个虚拟变量，每个虚拟变量代表一个分类的取值。这种转换可以帮助我们在建模和分析过程中更好地处理分类变量。

下面是一个示例代码，展示如何使用group_by和summarise_all创建虚拟指标：

# 导入必要的库
library(dplyr)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  category = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"),
  value1 = c(1, 2, 3, 4, 5, 6),
  value2 = c(7, 8, 9, 10, 11, 12)
)

# 使用group_by和summarise_all创建虚拟指标
result <- data %>%
  group_by(category) %>%
  summarise_all(funs(mean))

# 输出结果
print(result)

在上述代码中，我们首先导入了dplyr库，然后创建了一个示例数据集data，包含一个分类变量category和两个数值变量value1和value2。

接下来，我们使用group_by函数按照category变量对数据进行分组。然后，使用summarise_all函数对每个分组进行汇总计算，这里使用了mean函数计算每个分组的平均值。

最后，我们将结果存储在result变量中，并打印输出结果。

这个例子中，我们使用group_by和summarise_all创建了一个虚拟指标，即每个分类变量的平均值。这个技术在数据分析和建模中非常常见，可以帮助我们更好地理解和利用分类变量的信息。

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