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。
问题: ifelse()不能正常使用mutate: r 回答:在R语言中,ifelse()是一种条件判断函数,用于根据给定的条件对向量进行元素级别的选择。而mutate()是dplyr包中的一个函数,用于在数据框中添加新的变量列。 通常情况下,ifelse()函数可以正常用于mutate()函数中,以根据条件动态生成新的变量。例如: 代码语言:txt 复制...
```R library(dplyr) insurance_data <- insurance_data %>% mutate(risk_score = ifelse(age < 25 & claim_amount > 5000, "High", "Low")) ```🎉通过上述代码,我们根据客户的年龄和索赔金额计算了一个新的风险评分变量。现在,我们的数据集中就包含了这个新的变量。是不是很简单呢?这就是mutate函数...
通过ifelse判断语句对数据进行操作,如果brainwt > 4返回NA,不满足此条件返回原值 msleep%>%select(name,brainwt)%>%mutate(brainwt2=ifelse(brainwt>4,NA,brainwt))%>%arrange(desc(brainwt)) name brainwt brainwt2 <chr> <dbl> <dbl> 1 African elephant 5.71 NA 2 Asian elephant 4.60 NA 3 Human ...
dplyr是一个R语言中用于数据处理和操作的包,而mutate_if和mutate_at是dplyr包中的两个函数,用于对数据进行变换和修改。 1. mutate_if函数:该函数用于对数据框中满足...
利用dplyr包中的函数更高效的数据清洗、数据分析,及为后续数据建模创造环境;本篇涉及到的函数为filter、filter_all()、filter_if()、filter_at()、mutate、group_by、select、summarise。 1、数据筛选函数: #可使用filter()函数筛选/查找特定条件的行或者样本 ...
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)) ...
类似EXCEL中的 if函数,vlookup函数等等 1# if_else 2# 用法:if_else(condition, true, false, missing = NULL),比传统的ifelse多了一个missing参数 3# 并且if_else能保留原数据的数据类型,不会降维操作 4 5# 假设x >= 0,则 y-1,y< 0 的情况下, y + 1 ...
我们可以使用ifelse来捕获所有带有NA的行（将这些行设置为NA，如果不是，则继续执行命令）。
字符串 使用上面的mutate()，则应插入一个rowwise()：