df %>% mutate(有效时长 = hms(有效时长) / hours(1)) %>% left_join(lookup, join_by(closest(有效时长 >= 时长))) %>% left_join(lookup, join_by(closest(有效开播日 >= 天数))) %>% mutate(奖励系数 = if_else(奖励系数.x < 奖励系数.y, 奖励系数.x, 奖励系数.y)) %>% select(...
在R中使用tidyverse的多条件if/else过滤器,可以通过dplyr包中的filter()函数来实现。filter()函数可以根据指定的条件筛选数据集。 具体步骤如下: 首先,确保已经安装了tidyverse包,可以使用以下命令进行安装: 代码语言:txt 复制 install.packages("tidyverse") ...
因为最终结果想要主对角线为0, 即规定:客户自己到自己,的共同充电站+时段值为0个。所以,套一个ifelse()分支来处理这个事情。 result=result%>%mutate(n=map2_int(id1,id2,~ifelse(.x==.y,0L,nrow(intersect(lookup$data[[.x]],lookup$data[[.y]])))result 5. 重塑长表为宽表,并适当修改外观(行...
7)使用rename函数,对变量名做重命名 8)使用case_when函数和if_else函数,做条件处理 实际上,上述函数,都是dplyr包里面提供的函数集,这些函数对于我们整理NHANES数据表,非常有用。 本课,希望达成这些目标: 1)温习dplyr包的常用函数和使用方法 2)以一篇NHANES论文举例说明,如何结合nhanesA和tidyverse包完成NHANES数据表...
1.if(){ } (1)只有if没有else,那么条件是FALSE时就什么都不做,只有一个逻辑值 i=-1if(i<0)print('up')if(i>0)print('up')#理解下面代码if(!require(tidyr))install.packages('tidyr') (2)有else:只有一个逻辑值 i =1 if (i>0){ ...
多类别情形:case_when() 用case_when() 做更多条件下的重新编码,避免使用很多if_else() 嵌套:df %>% mutate(math = case_when(math >= 75 ~ "High", math >= 60 ~ "Middle", TRUE ~ "Low")) 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...
if_else() 多用于处理二分类,也可以多分类但不推荐 #当age>=60,老人,1 german %>% mutate(old = if_else(age<60,0,1)) 1. 2. 3. # 也可以用多个if_else 嵌套处理多分类 # age<30:0 ; age<60:1; else:2 german %>% mutate(age_category = if_else(age<30,0, if_else(age<60,1,2...
else FALSE允许TRUE与FALSE响应采用任何类或形式（与if_else()不同）.如果TEST是与ifelse()或if_else...
else FALSE允许TRUE与FALSE响应采用任何类或形式（与if_else()不同）.如果TEST是与ifelse()或if_else...
mariage=ifelse(be001<3,"married",ifelse(be001==6,"Never married","Others"))) %>%### 筛选变量select(ID,age,gender,education,mariage)### 健康情况colnames(hlt) ### 查看数据集变量名hltslc<-hlt %>%### 生成新变量mutate(hyper=ifelse(da007_1_==1,1,0),dm=da007_3_,sleep=ifelse(...