应用ifelse: 使用mutate和ifelse函数来根据条件更新Value列的值。如果NewValue列不为空(即存在对应的条件),则使用NewValue的值,否则保留原来的Value。 清理: 最后,我们移除了用于合并条件的辅助列NewValue。 遇到的问题及解决方法 问题: 如果conditions数据帧很大,合并操作可能会很慢。
使用dplyr的mutate函数创建条件伪变量。在这个例子中,我们将根据分数的不同,创建一个名为grade的条件伪变量: 代码语言:txt 复制 data <- data %>% mutate(grade = ifelse(score >= 90, "A", ifelse(score >= 80, "B", "C"))) 在上述代码中,我们使用了两个ifelse语句来创建条件伪变量grade。...
2. 建议使用缺失值来代替异常值。最简单的做法就是使用 mutate() 函数创建一个新变量来代替原来的变量。可以使用 ifelse() 函数将异常值替换为 NA: diamonds2 <- diamonds %>% mutate(y = ifelse(y < 3 | y > 20, NA, y)) 和R 一样,ggplot2 也遵循不能无视缺失值的原则。因为无法明确地绘制出...
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。
mutate(height = height/100, BMI = mass/(height^2), obese = if_else(BMI > 30, "YES", "NO")) #obese(肥胖) ## # A tibble: 10 x 6 ## name height mass species BMI obese ## <chr> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <chr>
mutate变量重编码 if_else dt1%>%select(distance)%>%mutate(if_else(distance>mean(distance),true="远",false="近"))%>%head() image.png 对于两类别情形的编码,我们可以利用if_else语句完成,分别传入条件,true值,false值即可 case_when dt1%>%select(distance)%>%mutate(type=case_when(distance>1389~...
使用 ifelsedf %>% mutate(g = ...
if_else(),, 分组标题 由于变异表达式是在组内计算的,因此它们可能会在分组的 tibbles 上产生不同的结果。一旦涉及聚合、滞后或排名函数,就会出现这种情况。比较这个未分组的变异: starwars %>% select(name, mass, species) %>%mutate(mass_norm = mass / mean(mass, na.rm =TRUE)) ...
mutate(x,huaxue=lag(x$shuxue,1,88)) 以上操作是把shuxue的数据最后一位替换成88然后生成新列huaxue数据。 同理也可以用lead把数据进行数据替换。 3、nth() nth(x, n, order_by = NULL, default = default_missing(x)) 从向量中提取数据,注x为向量 ...
R dplyr if_else 向量化的 if-else if_else()是矢量化的if-else。与基本 R 等效项ifelse()相比,此函数允许您使用missing处理condition中的缺失值,并且在确定输出内容时始终考虑true、false和missing类型应该是。 用法 if_else(condition, true, false, missing =NULL,..., ptype =NULL, size =NULL)...