使用purr可以简化多个条件if-else语句的编写,并提高代码的可读性和可维护性。 使用dplyr、自定义函数或purr的多个条件if-else可以实现复杂的数据处理和条件判断逻辑。例如,可以使用dplyr的filter函数筛选满足特定条件的数据,然后使用自定义函数或purr的map函数对筛选后的数据进行进一步处理。 在腾讯云的生态系统中,可以...
你的问题是优先级。%in%首先被计算，所以它计算的是one%in%c(0,1,2)而不是year-one%in%c(0,1,2)...
在R中,使用dplyr包的if_else()函数可以根据另一个变量的值更改POSIXct时间戳的时区。该函数用于在两个参数值之间进行条件判断,并根据条件结果返回相应的值。 具体使用方法如下: ``...
R语言使用dplyr包的if_else函数实战、处理包含NA值的数值向量 x_NA <- c(-3:3, NA) # Example vector with NA x_NA # -3 -2 -1 0 1 2 3 NA if_else(x_NA < 0, "neg", "pos", "xxx") # Apply if_else with NA condition # "neg" "neg" "neg" "pos" "pos" "pos" "pos...
dplyr的mutate if_else语法介绍 在进行数据处理时,经常需要根据一些条件对数据进行处理或者添加数据。而dplyr中的mutate函数则是一个十分方便的函数,可以对数据进行添加、修改等操作。而在实践中,我们经常需要基于一些条件对数据进行处理,而dplyr中的if_else语法则可以很好的实现这一点。
对于多个顺序/嵌套的ifelse，我们可以使用case_when。
R dplyr case_when 通用向量化 if-else 此函数允许您对多个if_else()语句进行向量化。按顺序评估每种情况,每个元素的第一个匹配确定输出向量中的相应值。如果没有匹配的情况,则.default将用作最终的 "else" 语句。 case_when()是 SQL "searched"CASE WHEN语句的 R 等效项。
字符串 使用上面的mutate()，则应插入一个rowwise()：
f-function(x)if(x==1)stop(Error!)else1 ##Notrun: f(1) f(2) ##End(Notrun) safef-failwith(NULL,f) safef(1) safef(2) filterReturnrowswithmatchingconditions. Description Returnrowswithmatchingconditions. Usage filter(.data,...) filter_(.data,...,.dots) Arguments .dataAtbl.Allmain...
Probably related to the fact that joins in dplyr now throw a warning by default if multiple matches are detected. Setmultiple = "all"to silence this. ── Error ('test-dplyr-join.R:178'):semi_join──────────────────────────────────<rlib_error_do...