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這期內容當中小編將會給大家帶來有關R語言怎樣以中國綜合社會調查2010數據為例實現出生日期轉換為年齡：，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
以中國綜合社會調查(cgss)2010數據為例，數據是以下形式的：
如上圖展示的數據，調查項目很多（有上百個選項），需要我們選取所需的變量進行研究，另外部分數據是字符型的（如城市、是否、男女），還存在缺失值等等，這些都需要我們去進行整理與清洗，得到結構性的數據作下一步分析。
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1.文件“cgss2010”數據
在R中輸入如下代碼，先設置工作路徑：
setwd("D:/R回歸")getwd()
然后讀取文件：
data <- read.csv("cgss2010.csv", header = T, encoding="UTF8", na.strings = "NA")
2.經過篩選變量、抽取部分樣本與缺失值處理等步驟，最終得到文件：
names(data)data1<-subset(data, select=c("ID","S5","S41","A2","A3A","A3B" ,"A3C","A4","A7A","A15","A8A","A36","L6A") )names(data1)set.seed(1)data2=data1[sample(nrow(data1), 300),] #隨機抽樣 300個樣本dim(data2)head(data2,5) #展示前5行數據is.na(data2) #查詢數據集中是否存在缺失數據colSums(is.na(data2)) #查詢每列的缺失值數量rowSums(is.na(data2)) #顯示缺失數據的行nrow(data2) #顯示行數data_trimmed <-na.omit(data2) #剔除缺失值nrow(data_trimmed)data_trimmed
以上代碼過程可參見《R語言的數據處理與數據清洗：以中國綜合社會調查(cgss)2010數據為例》。
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出生日期的數據呈現如下：
A3A、A3B、A3C分別代表出生年、月、日，若轉換為年齡，還需把這三個變量合并在一起，并轉換成日期格式，具體命令如下：
playdatetime <- paste(data_trimmed$A3A,data_trimmed$A3B,data_trimmed$A3C)playdatetimeplaydatetime <- lubridate::parse_date_time(playdatetime,"%y-%m-%d")playdatetimedatetime <- as.Date(playdatetime,format="%Y-%m-%d")
這里paste可以將任意數量的參數組合在一起；
lubridate::parse_date_time中
lubridate包
該主要有兩類函數，一類用于處理時點數據（timeinstants），另一類則用于處理時段數據（time spans）。
parse_date_time是其中的函數，它可以將格式各樣的日期時間字符轉換為日期時間類型的數據。該函數中有一個重要的參數，即orders，通過該參數指定可能的日期格式順序，如年-月-日或月-日-年等順序；
as.Date就是把數據轉化成日期格式，以便于其他日期進行加減計算。
接下來就是以某個時間段為截止點，進行年齡計算，命令如下：
today <- "2021-02-28"today <- rep(today,length(data_trimmed$A3A))tod =as.Date(today,format="%Y-%m-%d")todday <- tod - datetimeage <- round(day/365)age
rep就是把today重復輸出，然后用as.Date轉化成日期格式；
最后就進行相減的計算；
得到的數值是多少天，而不是多少年或者多少歲，所以用day/365，轉換成多少歲，round（）是取整數。
以上就會得到變量年齡的數值。
上述就是小編為大家分享的R語言怎樣以中國綜合社會調查2010數據為例實現出生日期轉換為年齡：了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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