`case_when()`函数的语法如下所示: ``` case_when( 条件1 ~表达式1, 条件2 ~表达式2, ... 条件n ~表达式n, TRUE ~默认表达式 ) ``` 这个函数使用了tilde(~)来分隔条件和表达式。条件用于检查特定条件是否满足,如果满足则返回相应的表达式。如果所有的条件都不满足,则返回默认表达式。 下面是使用`case_...
r语言casewhen用法 在R语言中，`case_when()`函数通常用于根据条件来创建一个新的变量或进行条件性的转换。它提供了一种类似于SQL中的CASEWHEN语句的方式来处理多个条件。`case_when()`的基本用法如下：```Rlibrary(dplyr)#载入dplyr包，它包含了case_when()函数 new_variable<-case_when(condition1~result1,...
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...
【845】R语言case_when函数 参考:case_when: A general vectorised if Others 用 TRUE 表示,举例如下: x <- 1:50 case_when( x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz", x %% 5 == 0 ~ "fizz", x %% 7 == 0 ~ "buzz", TRUE ~ as.character(x) )...
R语言case_when函数 R语⾔case_when函数 case_when 要点有两个 1. 不匹配的时候会返回 NA，⽽不是保持不变 2. 根据顺序进⾏条件判断，顺序很重要 下⾯这段代码，x <- 1:50 case_when(x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz",x %% 5 == 0 ~ "fizz",x %% 7 == 0 ~ "buzz",TRUE ~ as....
前面有2篇文章分别提到了使用case_when和rows_update对数据进行标准化。最近两天,和一位关注公众号的朋友讨论问题,发现自己以前进入了“标准化过程中,只能更改不标准数据,不能动标准数据”思维误区,导致忽略了最常见的left_join函数;因此受到启发,尝试使用left_join函数实现数据标准化。
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")...
为了减少多年来创建单个case_when逻辑的工作量，您可以首先将rlang::parse_exprs()与paste0一起使用：...
在清洗demo等表格时,由于需要标准化的数据较多,导致使用case_when函数时,程序书写比较繁琐;这篇文章的目的,找到一个新的、合适的、简洁的函数,替换掉case_when函数。 解决方案: dplyr包中有个rows_update函数,作用是根据键值更改现有的行,可以作为替代case_when的方案。
然后，如果您有一个更大的 Dataframe ，需要在现有soil和use列的基础上添加ef1和ef2列，则执行bigger_...