如何使用 if 和 else 条件创建新列答案

【问题标题】：how to make new column with if and else condition如何使用 if 和 else 条件创建新列
【发布时间】：2020-05-10 12:04:17
【问题描述】：

当我想用 mutate 创建新列但上面有 if 条件状态时我应该怎么做。

示例：

dt <- read.table(text="
name,gender,fat_%
adam,male,32
anya,female,27
gilang,male,24
andine,female,34
",sep=',',header=TRUE) 


## + > dt
##       name gender fat_.
##   1   adam   male    32
##   2   anya female    27
##   3 gilang   male    24
##   4 andine female    34

我的问题：如果我想创建新的专栏，我必须写什么代码来回答“是”或“否”。我的新专栏将是这样的：

name      gender      fat_%      obesity
adam       male       32           yes
anya      female      27           no
gilang     male       24           yes
andine    female      34           no

注意：找到肥胖的公式是 (if male & fat > 26 = yes ,if girl & fat >32 = yes) if (if male & fat < 26 = no ,if girl & fat <32 = no)

【问题讨论】：

欢迎来到stackoverflow。我建议these 发布新问题的准则。他们会增加你获得帮助的机会
这个问题已经回答了。例如here 和here。
这能回答你的问题吗？ Nested ifelse statement
如果对您有用，最好接受解决方案。

标签： r if-statement dplyr

【解决方案1】：

先提几个建议。性别可以是单个字符 M/F。您不能在列名中使用 %。您的列名“胖”，您可能是指 BMI？？

这对你有用吗？

dt %>% 
  mutate (newcol = ifelse ((gender == "male"), (ifelse ((fat_ > 26), TRUE, FALSE)),
                           (ifelse ((fat_ > 32), TRUE, FALSE))))

【讨论】：

【解决方案2】：

两种解决方案。首先，base Rsolution：

df$obesity <- ifelse (df$gender == "m" & df$fat_ > 26 , "yes",
                       ifelse(df$gender == "f" & df$fat_ > 32, "yes", "no"))

使用mutatefrom dplyr，基于dplyrs if_else 而不是base R 的ifelse 的更紧凑的代码是这样的：

df %>% 
  mutate(obesity = if_else(gender=="m" & fat_ > 26|gender=="f" & fat_ > 32, "yes", "no"))

结果：

df
    name gender fat_ obesity
1   adam      m   32     yes
2   anya      f   27      no
3 gilang      m   24      no
4 andine      f   34     yes

数据：

df <- data.frame(
  name = c("adam", "anya", "gilang", "andine"),
  gender = c("m", "f", "m", "f"),
  fat_ = c(32,27,24,34)
)

【讨论】：

【解决方案3】：

一种方法是使用来自dplyr 的case_when：

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(obesity = case_when(gender == "male" & fat > 26 ~ "yes",
                             gender == "female" & fat > 32 ~ "yes",
                             TRUE ~ "no"))
#    name gender fat obesity
#1   adam   male  32     yes
#2   anya female  27      no
#3 gilang   male  24      no
#4 andine female  34     yes

一旦你理解了语法，它就会经常派上用场。

数据

structure(list(name = structure(c(1L, 3L, 4L, 2L), .Label = c("adam", 
"andine", "anya", "gilang"), class = "factor"), gender = structure(c(2L, 
1L, 2L, 1L), .Label = c("female", "male"), class = "factor"), 
    fat = c(32, 27, 24, 34)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

【讨论】：

天哪，它起作用了...非常感谢...过去 3 天我一直在思考