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当在多个变量上的命令之间应用时,缩短case_when语法

赏航
2023-03-14

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?

共有3个答案

公羊俊
2023-03-14

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
东门楚
2023-03-14

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)
司徒啸
2023-03-14

一种选择是使用mutate_at创建逻辑列,然后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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