dplyr - ifelse in mutate using list
给定数据帧df，如下所示
text <- "
model,var,value
M1,a,12211
M1,b1,10.21
M1,b2,5.07
M1,c1,41.8
M1,c2,58.2
M1,d,1.6
M2,a,11922
M2,b1,15.6
M2,b2,8.9
M2,c1,38.1
M2,c2,61.9
M2,d,1.8
M2,a,13101
M2,b1,9.21
M2,b2,6.56
M2,c1,36.07
M2,c2,63.93
M2,d,1.75
"
df <- read.table(textConnection(text), sep=",", header = T)
我想通过dplyr mutate基于< code>var的值添加一个col var2。
基于以下逻辑。
如果var='b1'或var='b2'则全部B，如果var='c1'或var='c2'则All C否则变量
我想按如下方式存储映射，并使用它来构建上述逻辑
mapping <- c("All B"= list(c('b1', 'b2')), "All C" = list(c('c1', 'c2')))
> mapping
$`All B`
[1] "b1" "b2"
$`All C`
[1] "c1" "c2"
预期输出为
model var value var2
1 M1 a 12211.00 a
2 M1 b1 10.21 All B
3 M1 b2 5.07 All B
4 M1 c1 41.80 All C
5 M1 c2 58.20 All C
6 M1 d 1.60 d
7 M2 a 11922.00 a
8 M2 b1 15.60 All B
9 M2 b2 8.90 All B
10 M2 c1 38.10 All C
11 M2 c2 61.90 All C
12 M2 d 1.80 d
13 M2 a 13101.00 a
14 M2 b1 9.21 All B
15 M2 b2 6.56 All B
16 M2 c1 36.07 All C
17 M2 c2 63.93 All C
18 M2 d 1.75 d
我计划将dplyr与< code>ifelse一起使用，如下所示
df %>%
mutate(var2 = ifelse(# what should go here )
共有3个答案
顺便说一下，有一个很少使用的< code >级别
mapping <- c("B"= list(c('b1', 'b2')), "C" = list(c('c1', 'c2')))
df$var2 <- df$var
othval <- setdiff(df$var, unlist(mapping))
levels(df$var2) <- c(mapping, setNames(othval,othval))
# [1] a B B C C d a B B C C d a B B C C d
#Levels: B C a d
(这里的大部分内容都是说明< code>mapping没有涵盖的情况)
我们可以创建一个函数，如果var存在于映射中，则返回列表名称，否则它返回var。我们可以使用rowwise（）为每一行执行此函数。
get_right_mapping <- function(var) {
names(which(sapply(mapping, function(x) var %in% x)))
}
library(dplyr)
df %>%
rowwise() %>%
mutate(var2 = ifelse(var %in% unlist(mapping), get_right_mapping(var), var))
# model var value var2
# <fct> <chr> <dbl> <chr>
# 1 M1 a 12211 a
# 2 M1 b1 10.2 All B
# 3 M1 b2 5.07 All B
# 4 M1 c1 41.8 All C
# 5 M1 c2 58.2 All C
# 6 M1 d 1.60 d
# 7 M2 a 11922 a
# 8 M2 b1 15.6 All B
# 9 M2 b2 8.90 All B
#10 M2 c1 38.1 All C
#11 M2 c2 61.9 All C
#12 M2 d 1.80 d
#13 M2 a 13101 a
#14 M2 b1 9.21 All B
#15 M2 b2 6.56 All B
#16 M2 c1 36.1 All C
#17 M2 c2 63.9 All C
#18 M2 d 1.75 d
数据
mapping <- c( "All A"= list(c('a1', 'a2')), "All B" = list(c('b1', 'b2')),
"All C" = list(c('c1','c2')))
df$var <- as.character(df$var)
下面是一个使用＜code＞case_when＜/code＞的示例解决方案（如注释中所建议的）：
df %>%
mutate(
var = as.character(var),
var2 = case_when(
var == "b1" | var == "b2" ~ "All B",
var == "c1" | var == "c2" ~ "All C",
TRUE ~ var))
# model var value var2
#1 M1 a 12211.00 a
#2 M1 b1 10.21 All B
#3 M1 b2 5.07 All B
#4 M1 c1 41.80 All C
#5 M1 c2 58.20 All C
#6 M1 d 1.60 d
#7 M2 a 11922.00 a
#8 M2 b1 15.60 All B
#9 M2 b2 8.90 All B
#10 M2 c1 38.10 All C
#11 M2 c2 61.90 All C
#12 M2 d 1.80 d
#13 M2 a 13101.00 a
#14 M2 b1 9.21 All B
#15 M2 b2 6.56 All B
#16 M2 c1 36.07 All C
#17 M2 c2 63.93 All C
#18 M2 d 1.75 d
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我有一个dataframe和要删除dataframe中的列列表。让我们使用数据集作为示例。我希望删除和，只使用剩余的列。如何使用或从包中执行此操作？ drop.cols中的错误：参数类型无效 我觉得我错过了一些明显的东西，因为这些看起来像是一个相当有用的操作，应该已经存在了。在Github上，有人发布了一个类似的问题，Hadley说要使用“负面索引”。那是（我想）我试过的，但没有效果。有什么建议吗
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大家早上好，这是我第一次在stack overflow上发帖。感谢任何帮助！ 我有2个用于分析股票数据的数据框。一个数据框包含日期和其他信息，我们可以将其称为df： 第二个数据框也有日期和其他重要信息。 这是我想做的：对于df1中的每一行，我需要： -在df2中查找日期，当df2$答案与df1$key相同时，它最接近df1中该行的日期。 -然后提取df2中该行的另一列的信息，并将其放入df1中的新
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简单地说，我需要将一系列列中的值与一个“基线”列进行比较。当列中的值高于基线时，我需要使用基线值。当列中的值低于或等于基线时，我需要保留该值。下面是一个示例数据集（我的实际数据集要大得多）： 我当前的代码使用mutate_at()并且运行良好： 但是当我试图更新它以反映DPLYR1.0中的跨（）时，我总是得到一个错误。以下是我的尝试： 你知道我做错了什么吗？case_when()是否适用于交叉？
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我到处都找不到答案。 问候
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问题内容： 有没有一种方法可以强制断开与对象的连接？ 参见例如： 附带一提，它会在几秒钟后很快自动断开连接： 之后，您可以再次运行该命令。 问题答案： 你可以做： 强制断开连接。 这就是通过（通过源文件）此函数中的垃圾回收所需要的：