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。
数据表: merge_data 两个日期列: case_plan_start_date、date_made 我想将带有NA日期的观察结果分为两类:缺少开始日期或缺少法定日期 我使用了如下所示的变异和ifelse似乎每当我使用mutate/ It时,它都无法识别我的第二个is。na语句。 它将被归类为“缺少开始日期”,但对于那些缺少NA法定日期的人,它甚 浏览1...
实现效果： SELECT * FROM t_table WHERE id IN (1,2,3,4,5); 2、MySQL使用 SET 可设置单个变...
创建查找向量，然后匹配：
字符串 使用上面的mutate()，则应插入一个rowwise()：
创建查找向量，然后匹配：
across的第一个参数可以合并多种选择方式，包括添加matches("B")：
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~...
mutate函数还支持使用if-else条件语句,可以根据一定条件来创建新变量。同时,还可以使用不同的函数来处理变量,比如min函数,可以求出一个变量中最小值,max函数可以求出最大值,sum函数可以求出总和,mean函数可以求出平均值等。 另外,mutate函数还能够实现数据的组合,把若干变量合并成一个新的变量,这种操作可以帮助我们...
mutate函数还可以结合ifelse函数使用,来实现对变量的逻辑判断。以iris数据框为例,我们可以在Species列中,将"setosa"字样替换为"Type1",将"versicolor"和"virginica"替换为"Type2": 这段代码使用ifelse函数将Species列中的每个值转换为Type1或Type2。在本例中,ifelse函数将"setosa"替换为"Type1",并将其他值替换...