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...
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...
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){ cat('+') #看看里面是什么内容 } else { print("-"...
mutate(age = ifelse(age>60,"old","young"))brca_clin %>% count(age)## # A tibble: 2 × 2## age n## <chr> <int>## 1 old 8## 2 young 12 NA修改(这个数据框里的NA是字符型,并不是真正的NA): brca_clin <- brca_clin %>% mutate(days = ifelse(days == "NA",NA,days)...
❀ ifelse():对判断结果做处理 # Method A. 筛选一个符合的数据 practice %>% mutate(Health = ifelse(Subject == 1, "sick", "healthy")) # A tibble: 24 × 5 Subject Date DV Inject Health <dbl> <chr> <int> <chr> <chr>
new_table <- table1 %>% mutate(no= row_number()) %>% mutate_at(vars(c, d), ~ifelse(no%in% c(2,5,7), replace_na(.,0), .)) %>% mutate(e = table2$value[match(a, table2$id)], f = ifelse(no%in% c(3,4), table3$value[match(b, table3$id)], f)) ...
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") ...
mutate(Survived = ifelse(Survived == 0, "No", "Yes")) passengers1 ## PassengerId Survived Pclass ## 1 1 No 3 ## 2 2 Yes 1 ## 3 3 Yes 3 ## 4 4 Yes 1 ## 5 5 No 3 ## 6 6 No 3 ## Name Sex Age SibSp ## 1 Braund, Mr. Owen Harris male 22 1 ...
6)使用mutate函数,做变量设计和衍生 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 ...
mutate 新增列,判断其他列内容填充到新列, 如phenotype_sex<- phenotype%>% mutate(sex=if_else(!is.na(sex.2.女.),sex.2.女.,ifelse(性别=="女","2","1"))) #即: 1)如果sex.2.女. 不是NA, 那么填充此列对应内容 2)如果sex.2.女. 是NA,那么从“性别”列取值 ...