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我试图在R studio中创建一个代码来操作调查数据。下面是我需要遵循的步骤。下面是我到目前为止的代码。

#install packages
install.packages("readxl") # to read excel file
install.packages("dplyr") # for data manipulation
install.packages("writexl") # to export data frame from excel

#import data
library(readxl)
Wendys_Data <- read_excel("Downloads/Wendys_Data.xls")
View(Wendys_Data)
library(dplyr)
library(writexl)

str(Wendys_Data)

#address missing variables first determine which values need to be replaced
#determine misssing values
colSums(is.na(Wendys_Data))

#step 1 omit the missing data, but save into another temporary dataframe
WendysData_temp <- na.omit(Wendys_Data)
# step 2 - calculate the statistic / in this case the median
median(WendysData_temp$q3a_1)
which(colSums(is.na(Wendys_Data)) > 145)

#variable respecification/ creating new variable groups
Wendys_Data$d5 <- case_when(
  (Wendys_Data$d5 = 7) ~ "N/A")

# export to Excel
library(writexl)
write_xlsx(Wendys_Data, )

1.有时缺失值由“不愿回答”的回答表示，而其他时候参与者则完全跳过问题。许多人口统计变量都有缺失值：教育（D5）、收入（D 6）、就业状况（D 7）和婚姻状况（D8）。你会如何处理这些项目？
1.为上一个问题中确定的每列创建一个新变量列，并处理缺失值。应将每列命名为Recoded_OriginalColumn名称。例如，如果重新编码了q7，则新变量应为Recoded_q7
1.通过将借记卡、支票和其他组合到一个类别中，从D1创建一个名为Recoded_PaymentMethod的新变量。新变量列应保留其他类别。
1.从D3 A创建一个名为Recoded_PeopleHome的新变量，如下所示：a.从d3a_1开始：创建一个名为Recoded_PeopleHome_Adults的新变量：对于18岁以上的成年人，应将四个或更多个组合成一个标有“4+”BUSI 331 b的类别。从d3a_2，d3a_3和d3a_4开始：为其余三个年龄组（5岁以下、6-11岁和12-17岁）中的每一个创建新变量Recoded_PeopleHome_U5、Recoded_PeopleHome_U11、Recoded_PeopleHome_U17，两个或更多个应组合成一个标记为“2+”的类别c。每个新变量列应保留其他类别。（提示：完成此问题的步骤后，您应该总共有4个新列。）
1.重新编码人口统计数据如下：a.创建称为Recoded_Education的新变量并将来自D5的两个最低教育类别组合为单个类别“高中或更低”。新变量列应保留其它类别。b.创建称为Recoded_Income的新变量并将来自D 6的三个最高类别组合为“$100，c.创建一个名为Recoded_Employment的新变量，并合并homemaker、retired、从D 7开始的失业者和失业者被划分为一个类别，并带有您选择的标签。新的变量列应该保留其他类别。
1.创建一个名为Recoded_S3A的新变量，根据受访者在过去4周内在快餐店用餐的次数将其编码为3组：轻（1-4倍）、中（5-8倍）和重（9倍或更多倍）。
1.将修订后的数据框导出到Excel，并将其另存为Wendys_revised_LastName_FirstInitial。
下面是数据集DATA SET
我已经试过代码，但它不会运行