在 ifelse 条件下应用答案

【问题标题】：Lapply with ifelse condition在 ifelse 条件下应用
【发布时间】：2018-05-22 11:33:08
【问题描述】：

我有一个包含 40 行和 10 列的数据框。如果行的索引小于 17，我想派生一列，新列称为预测等于“值”列。我的意思是：

ID  Year    Value
1   2016    114235
2   2016    114235
3   2016    114235
4   2016    114235
5   2016    114235

然后：

ID  Year    Value   Prediction
1   2016    114235  114235
2   2016    114235  114235
3   2016    114235  114235
4   2016    114235  114235
5   2016    114235  114235

我尝试编码如下，新列的所有行都是“NA”。

newdata$Prediction <- ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA)

newdata$Prediction <- lapply(newdata, function(x) ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA))

它不起作用。我该怎么做？

【问题讨论】：

df$Prediction <- NA; df$Prediction[1:17] <- df$Value[1:17] ?

标签： r if-statement dataframe sapply

【解决方案1】：

你需要 lapply 功能吗？

你可以这样做：

nrow = 20
newdata <- data.frame(ID = 1:nrow,
           Year = rep(2016, nrow),
           Value = rep(114235, nrow))


newdata$Prediction <- newdata$Value
if (nrow(newdata) > 17) {
  newdata[17:nrow(newdata),]$Prediction <- NA
}

newdata

像这样，如果手头的行数少于 17 行，它不会更改数据。否则它将添加新行并用 NA 填充它们。

【讨论】：

如果newdata 的行数少于 17 行会怎样？

【解决方案2】：

我认为您只需更改代码中的一小部分即可获得所需的内容。

newdata$Prediction <- ifelse(newdata$ID <= 17, newdata$Value, NA)

您已经有一个似乎已排序的 ID 列，因此其行为类似于行号。 nrow() 只会为您提供行数，在您的情况下，数据集的行数大于 17，因此您在每一行都获得 NA。

【讨论】：

【解决方案3】：

而不是使用

newdata$Prediction <- ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA)

你可以使用类似的东西

newdata$Prediction <- ifelse(as.numeric(rownames(newdata)) <= 17, newdata$Value, NA)

这里的区别在于了解nrow() 和rownames() 的工作原理。

例如，采用 3 的阈值，您的样本输入返回

  ID Year  Value Prediction
1  1 2016 114235     114235
2  2 2016 114235     114235
3  3 2016 114235     114235
4  4 2016 114235         NA
5  5 2016 114235         NA

虽然您问题的 cmets 中提到的方法完全有效，但我仍然发布此内容，因为您的尝试并不太远。

或者，您也可以尝试使用tidyverse 函数：

newdata %>%
  mutate(rn = 1:n()) %>%
  mutate(Prediction = if_else(rn <= 3, Value, NULL)) %>%
  select(-rn)

【讨论】：

如果数据集的行数超过 17 行，这将为所有预测行生成 NA。
@SeGa 哎呀！感谢您指出了这一点。现在修复它，并添加了一个示例输出