循环根据 R 中的其他情况创建一个新变量（非常基本）答案

【问题标题】：loop to create a new variable based on other cases in R (very basic)循环根据 R 中的其他情况创建一个新变量（非常基本）
【发布时间】：2011-08-20 22:59:39
【问题描述】：

我有一个包含三个变量的数据框：ID、group 和 nominated_ID。我想知道nominated_ID所属的group。

我在想象，对于每一种情况，我们取nominated_ID，找到它等于ID的情况，然后将原始情况下的nominated_Group变量设置为等于group中的变量匹配的案例。（如果没有匹配，设置为NA）

如果可以在没有循环的情况下完成此操作，我不会感到惊讶，因此我对解决方案持开放态度。非常感谢你的帮助。知道我在发帖之前确实尝试过寻找类似的问题。

【问题讨论】：

标签： r loops vectorization data-manipulation

【解决方案1】：

以下似乎有效；可能有更好的方法

> df <- data.frame(ID = c(9, 5, 2, 4, 3), 
+                  group = c("Odd", "Odd", "Even", "Even", "Odd"),
+                  nominated_ID = c(9, 8, 4, 9, 2)                 )
> df
  ID group nominated_ID
1  9   Odd            9
2  5   Odd            8
3  2  Even            4
4  4  Even            9
5  3   Odd            2
> nominated_Group <- df[match(df$nominated_ID, df$ID), ]$group
> newDF <- cbind(df, nominated_Group)
> newDF
  ID group nominated_ID nominated_Group
1  9   Odd            9             Odd
2  5   Odd            8            <NA>
3  2  Even            4            Even
4  4  Even            9             Odd
5  3   Odd            2            Even

【讨论】：

我不确定协议是什么（并且希望被告知），但我倾向于将其称为已解决的答案，因为它既好又是第一，同时注意和投票由@Prasad df <- transform( df, nominated_group = group[match(nominated_ID, ID)]) 和@Andrie df$nominated_group <- with(df, group[match(nominated_ID, ID)]) 进行的代码简化也许我可以潜入一个后续问题......我如何创建一个parent_group 变量，以便在所有提名中都发生在同一个@987654325 @?

【解决方案2】：

您可以使用transform、match 和数组索引以一种语法紧凑的方式执行此操作。使用@Henry 的数据框：

df <- transform( df, nominated_group = group[match(nominated_ID, ID)])

> df
  ID group nominated_ID nominated_group
1  9   Odd            9             Odd
2  5   Odd            8            <NA>
3  2  Even            4            Even
4  4  Even            9             Odd
5  3   Odd            2            Even

【讨论】：

【解决方案3】：

可能不是最“直观”的方式，但如果您使用提名_ID 作为第一个副本的合并索引并将 ID 作为第二个副本的索引并保留所有行，则将 df 与 df 合并也有效。您需要删除第二个nominated_ID 列并重新排列顺序以匹配上述答案：

merge(df,df, by.x=3, by.y=1, all.x=TRUE)[order(df$nominated_ID), c(2,3, 1, 4)]

  ID group.x nominated_ID group.y
5  4    Even            9     Odd
3  5     Odd            8    <NA>
2  2    Even            4    Even
1  3     Odd            2    Even
4  9     Odd            9     Odd

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以在不使用cbind 的情况下通过直接将结果分配给data.frame 中的列来实现这一点：

df$nominated_group <- with(df, group[match(nominated_ID, ID)])
df
  ID group nominated_ID nominated_group
1  9   Odd            9             Odd
2  5   Odd            8            <NA>
3  2  Even            4            Even
4  4  Even            9             Odd
5  3   Odd            2            Even

我使用with 作为一种方便的方式来引用df 的列，而不必重复写df$。

【讨论】：