dplyr if_else，如果为假，则引用数据集中的另一列答案

【问题标题】：Dplyr if_else, refer to another column in dataset if falsedplyr if_else，如果为假，则引用数据集中的另一列
【发布时间】：2018-10-10 18:16:44
【问题描述】：

我很难在 R/dplyr 中使用 if_else 语句。我的目标是查看特定 Nexus 手机型号的列，并创建一个新列，如果找到关联值，则显示“android 手机”，或者引用同一行中的 device_type 列。我不断收到以下代码的错误条件错误。我怎样才能让它引用另一列？还想知道是否有办法使 if 条件更简洁。 newdevice 是我正在创建的列。谢谢！

#Correct Nexus issue
df$newdevice <- if_else(df$wurfl_model_name == "Nexus 5" | df$wurfl_model_name == "Nexus 7" | df$wurfl_model_name == "Nexus 6P" | df$wurfl_model_name == "Nexus 6" | df$wurfl_model_name == "Nexus 5X" | df$wurfl_model_name == "Nexus" | df$wurfl_model_name == "Nexus 4", "android phone", df$device_type)

【问题讨论】：

您遇到的错误是什么？为了简洁起见，您可以使用grep 来查找Nexus。类似grepl("Nexus", df$model_name)。
警告消息：未知或未初始化的列：'device_type'。回复：grep，问题是有一些 nexus 设备是平板电脑，所以我需要指定要更正的具体设备（因为另一列中的错误导致手机被贴错标签）
设备类型是否指定？您可以在ifelse 中执行grep 和df$device_type != "tablet"。或者像下面建议的那样使用%in%。没有看到您的数据，很难判断。可以发minimal reproducible example吗？

标签： r dplyr

【解决方案1】：

我认为您的问题是 df$device_type 是类型因素而不是字符，因此将其强制为字符应该可以解决您的问题：

df$device_type <- as.character(df$device_type)

此外，您可以使用%in% 运算符使您的代码更简单：

df$newdevice <- if_else(
  df$wurfl_model_name %in%
    c(
      "Nexus 5",
      "Nexus 7",
      "Nexus 6P",
      "Nexus 6",
      "Nexus 5X",
      "Nexus",
      "Nexus 4"
    ),
  "android phone",
  df$device_type
)

【讨论】：

你们太棒了。解决了这个问题。最后一个问题是：最佳实践。我通常发现自己需要修改列中的数据，但是当我在 R 中执行操作时，我通常会创建一个新列并删除旧列。对于上述情况，这是正确的方法，还是我可以轻松修改原始设备列

【解决方案2】：

@Tyler，我无法对正确答案添加评论，但我认为无论哪种方式都可以提出很好的论据。我个人更喜欢保留旧专栏，检查以确保您的代码也按计划运行总是很好。但是，如果您使用 dplyr，我建议您使用 mutate 创建新变量。这会将 DiceBoyT 的答案更改为：

library(tidyverse)

df <- df %>%
      mutate(device_type = as.character(device_type),
             newdevice = if_else(wurfl_model_name %in% 
                                   c("Nexus 5", "Nexus 7", "Nexus 6P",
                                     "Nexus 6", "Nexus 5X", "Nexus", "Nexus 4"),
                                 "android phone", device_type))

【讨论】：

【解决方案3】：

这也可以使用来自 dplyr 的case_when 来解决，我认为这更简洁一些，并且还可以推广到有两个以上结果的情况（即 if、else if 和 else，而不仅仅是if 和 else)。

library(tidyverse)


df <- df %>%
  mutate(
    device_type = as.character(device_type),
    new_device = case_when(
      wurfl_model_name %in% c("Nexus 5", "Nexus 7", "Nexus 6P", "Nexus 6", "Nexus 5X", "Nexus", "Nexus 4") ~ "android phone",
      TRUE ~ device_type
    )
  )

在case_when中，每一行基本上都是一个if语句。如果满足第一行的条件，则执行此操作。否则，如果满足第二行的条件，则执行此操作。最后一行中的TRUE 是您的else，因为它的计算结果始终为true，因此如果到达case_when 的最后一行，该行将被执行。 case_when 的完整文档可以在 here on the dplyr website 找到。

【讨论】：