2. allCaseWhen走起 代码语言:javascript 复制 tibble(fruit=stringr::fruit)%>%mutate(category=allCaseWhen(fruit,conditions$pattern,#读取条件 conditions$result #返回结果)) 搞定。 函数的核心依然是case_when,条件为真即停止,所以效率上没有损失。 如果想改条件,在conditions里放肆增删改,改完再跑一遍allCase...
warpbreaks%>%mutate(breed=if_else(wool=="A",true="Merino",false="Corriedale"))%>%sample_frac(size=0.15) 2.多类别情形:case_when() 用case_when() 做更多条件下的替换,避免使用很多 if_else() 嵌套。 warpbreaks%>%mutate(tension=case_when(tension=="H"~"High",tension=="M"~"Medium",tens...
在这种情况下，sample函数不会以您想要的方式进行向量化。我们可以使用if_else代替
除了上述示例中的基本功能,`case_when()`函数还可以与其他函数结合使用,如`mutate()`、`ifelse()`等,以实现更复杂的分支逻辑。 总之,R语言中的`case_when()`函数是一个非常实用的工具,能够根据多个条件进行灵活的分支控制。这个函数提供了更优雅的方式来管理多个条件语句,提高了代码的可读性和可维护性,是数据...
mutate_all() 将对所有列进行操作 mutate_if()首先需要一个返回布尔值,如果是T,则将在这些变量上执行mutate指令 mutate_at()要求在vars() 参数内指定要进行改变的列 将所有数据转换为小写: msleep%>%mutate_all(tolower) name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem<chr><chr><chr><chr><chr...
data<-data%>%mutate(grade=case_when(score>=90~"A",score>=80~"B",score>=70~"C",score>=60~"D",TRUE~"F"))```在这个示例中，我们根据分数创建了一个新的"grade"变量，使用`case_when()`函数根据不同的分数范围分配不同的等级。注意，为了使用`case_when()`函数，你需要首先加载`dplyr`包，...
df.type2 <- df %>% mutate( 客户类别 = case_when( R > R.mean & F > F.mean & M > M.mean ~ "重要客户", R < R.mean & F > F.mean & M > M.mean ~ "一般重要客户", R > R.mean & F < F.mean & M > M.mean ~ "一般", ...
tidyverse中的case_when()函数是一个非常强大的函数,可以用来进行多条件判断和赋值操作。首先,case_when()函数需要至少两个参数:一个是要进行判断的向量,另一个是要进行赋值的向量。例如: library(tidyverse)df<-tibble(x=1:10)df%>%mutate(y=case_when(x<5~"low",x>=5&x<8~"medium",x>=8~"high")...
在这种情况下，sample函数不会以您想要的方式进行向量化。我们可以使用if_else代替
ID转换:在合并后的数据中,可以使用mutate()函数创建一个新的列,将原始ID转换为新的ID。使用case_when()函数根据原始ID匹配新的ID值。 #ID转换transformed_data<-merged_data%>% mutate(new_id = case_when( original_id == "A"~"1", original_id == "B"~"2", ...