`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_...
case_when( condition1 ~ value1, condition2 ~ value2, ... TRUE ~ default_value ) condition1, condition2, ... 是逻辑表达式,用于判断条件是否满足。 value1, value2, ... 是当对应的条件满足时返回的值。 TRUE ~ default_value 是可选的,默认值用于当所有条件都不满足时。 使用条件 case_when 主...
重要挽留客户(001):最近消费时间较远、消费频次不高,但消费金额高的用户,可能是将要流失或者已经要流失的用户,应当基于挽留措施。 ... 基准值我们在这里设置为R、F、M的均值。 #基准值 R.mean <- mean(df$R) F.mean <- mean(df$F) M.mean <- mean(df$M) #使用case_when分类 df.type2 <- df %...
-`TRUE~default_result`是一个可选的默认条件，如果所有条件都不满足，将使用`default_result`作为`new_variable`的值。以下是一个简单的示例，演示了`case_when()`的用法：```Rlibrary(dplyr)data<-data.frame(score=c(85,92,78,65,90))data<-data%>%mutate(grade=case_when(score>=90~"A",score>=...
case_when() 中用的是公式形式, 左边是返回 TRUE 或FALSE 的表达式或函数 右边是若左边表达式为 TRUE ,则重新编码的值,也可以是表达式或函数 每个分支条件将从上到下的计算,并接受第一个 TURE 条件 最后一个分支直接用 TRUE 表示若其它条件都不为 TRUE 时怎么做 (3) 更强大的重新编码函数...
case_when函数是R中的条件语句函数,用于根据多个条件进行数据转换或分类。它的语法如下: condition1、condition2等是逻辑条件,可以是任何返回逻辑值的表达式。 value1、value2等是对应条件为真时的返回值。 TRUE ~ valueN是默认条件,当所有条件都不满足时返回的值。
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....
case_when( x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz", x %% 5 == 0 ~ "fizz", x %% 7 == 0 ~ "buzz", TRUE ~ as.character(x) ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 如果不包含TRUE ~ as.character(x),会返回 [1] NA NA NA NA "fizz" NA ...
在使用case_when的时候我们可以将想设定的都设定好，余下的情形都可以用关键字TRUE代表，就想上面代码的最后一行那样，对于age_unit这个变量的其余的所有情况我们都认为age_years为缺失。缺失值替换 缺失值转换依然可以在mutate中完成，因为它依然是在变量转化的框架里：因为我们的hospital这个变量其实是有很多的缺失值的...
case-when只保留差异基因的名字 library(dplyr) res_output %>% mutate(diff_gene = case_when( (padj<=padj_thresh) & (log2FoldChange>=log2FC) ~ Gene, (padj<=padj_thresh) & (log2FoldChange<=(-1)*log2FC) ~ Gene, TRUE ~ ""