比较 R 中数据框中的不同列

Question

我有一个如下所示的数据框：

    State           Rank1     Rank2    Rank3    Rank4
         1          37.20%    32.88%   20.92%   7.02%
         2          44.01%    30.15%   22.68%   1.54%
         3          49.72%    48.86%   47.61%   46.50%
         4          60.40%    30.35%   26.34%   49.78%

该数据集包含特定地区去年选举的数据。 A 列包含州代码，B:D 列包含有关特定州前 4 名政党投票份额的信息。

我的任务是根据某些标准将它们分为 4 类：

单极 - 获胜者毫无困难地获得多数。在大多数情况下，获胜者会超过一半，即超过 50% 的投票份额（数据集中使用 VS。

Bi-Polar - 选民在决定谁应该获得多数方面表现出严重的优柔寡断。亚军获得大量票数，亚军与季军差距较大。

多极 - 通常多位参赛者获得大量选票，即使选票的微小波动也会导致不同的结果。

两极分化 - 获胜者有明确的授权，但选民在决定下一个投票给谁时表现出优柔寡断。超过 1 个竞争者获得了几乎相似的选票。

我如何在 R 中执行此操作，因为投票份额之间的比较非常接近。提前致谢。

干杯！

Answer 1

使用 data.frame 进行投票：

votes = data.frame(State = c(1:4),  Rank1 =  c(37.20, 44.01, 49.72, 60.40), 
Rank2 = c(32.88, 30.15, 48.86, 30.35), 
Rank3 = c(20.92, 22.68, 47.61, 26.34), 
Rank4 = c(7.02, 1.54, 46.50, 49.78))

然后使用库dplyr来使用函数case_when。

例如

library(dplyr)
votes$type = case_when(
 votes$Rank1 > unipolar_limit | votes$Rank1 - votes$Rank2 > unipolar_limit2 ~ "Unipolar"
 , votes$Rank2 - votes$Rank3 > bipolar_limit ~ "Bipolar"
 , votes$Rank1 - votes$Rank3 < multi_limit  ~ "Multi-polar"
 , votes$Rank1 > 50 & votes$Rank2 - votes$Rank4 < divided_limit ~ "Divided-Unipolar" 
)

你喜欢的限制或条件。