假设我们使用的是mtcars
数据集,并且希望在一定的时间间隔内基于另一个数据集创建一个变量,我可以在command和case_when
:
library(tidyverse)
test <- mtcars %>%
mutate(new_var = case_when(
between(cyl, 0, 170)~ cyl,
TRUE ~ NA_real_)
)
但是,如果我们在相同的间隔内一次查看许多变量(例如30),有没有办法缩短它。例如,这里只取5个变量:
test <- mtcars %>%
mutate(new_var = case_when(
between(cyl, 0, 170) &
between(disp, 0, 170) &
between(hp, 0, 170) &
between(drat, 0, 170) &
between(wt, 0, 170) ~ cyl,
TRUE ~ NA_real_)
)
我认为可能有一种方法可以使用所有
命令并通过%in%
传递变量的向量,但想不出一种方法。有人会有什么建议吗?
另一种可能性可能是:
mtcars %>%
mutate(new_var = if_else(rowSums(select(., cyl:wt) > 170 | select(., cyl:wt) < 0 ) == 0,
cyl,
NA_real_))
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb new_var
1 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 6
2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 6
3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 4
4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 NA
5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 NA
6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 NA
7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 NA
8 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 4
9 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 4
10 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 6
更倾向于基础R,但也是一个选项:
vars <- c("cyl", "disp", "hp", "drat", "wt")
our_check <- function(x) between(x, 0, 170)
our_cases <- sapply(mtcars[vars], our_check) %>%
rowSums() %>%
`==`(., length(vars))
mtcars$new_var <- ifelse(our_cases, mtcars$cyl, NA_real_)
或避免任何包依赖(正如Ronak所建议的):
mtcars$new_var <- ifelse(rowSums(mtcars[vars] >= 0 & mtcars[vars] <= 170) == length(vars), mtcars$cyl, NA)
一种选择是使用mutate_at
创建逻辑列,然后将
缩减为单个逻辑向量
以传递到case_when
library(tidyverse)
test1 <- mtcars %>%
mutate_at(vars(cyl:wt), list(new= ~ between(., 0, 170))) %>%
mutate(new_var = case_when(reduce(select(.,ends_with('new')), `&`)
~ cyl, TRUE ~ NA_real_)) %>%
select(-ends_with('new'))
all.equal(test, test1)
#[1] TRUE
另一个选项是< code>map
mtcars %>%
select(cyl:wt) %>%
map(~ between(.x, 0, 170)) %>%
reduce(`&`) %>%
bind_cols(mtcars, new_var = .) %>%
mutate(new_var = case_when(new_var ~ cyl, TRUE ~ NA_real_))
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