ifelse 在 r 中进行分类答案

【问题标题】：ifelse categorizing in rifelse 在 r 中进行分类
【发布时间】：2018-06-19 19:39:15
【问题描述】：

我正在尝试根据 x 变量的范围创建一个新的分类变量类别。

我所做的是这样的：

data$category <- ifelse(data$x >= 780, 6,
                      ifelse(750 =< data$x <= 779, 5,
                      ifelse(714 =< data$x <= 749, 4,
                      ifelse(679 =< data$x <= 713, 3,
                      ifelse(660 =< data$x <= 678, 2,
                      ifelse(640 =< data$x <= 659, 1, NA))))))

它的返回错误：意外的'

有什么建议吗？

【问题讨论】：

ifelse(750 <= data$x & data$x <= 779, 5,...（注意<=，不是=<），但是，正如@lebatsnok 所说，cut 更简单：data$category = cut(data$x, breaks=c(-Inf, 640,660,679,714,750,778,Inf), labels=c(NA,1:6))
为了将来参考，如果您确实需要明确测试类别成员资格，您可能会发现 between 函数很有用（它在 dplyr 包中）。 between(data$x, 640, 659).

标签： r if-statement dplyr

【解决方案1】：

我建议使用cut 而不是这种方法。

[edit] eipi10 在评论中展示了如何做到这一点——但我建议进行两项更改：

 d$cat <- cut(d$x, c(640, 660, 679, 714, 750, 780, Inf)-1 , labels=FALSE)

breaks 应低于 x 以包含 x（或者您可以使用 include.lowest）
如果您设置labels=FALSE，那么您会自动获得连续整数作为标签
无需将 -Inf 作为最低分，低于最低分的任何值都将自动设置为零

如您所见，这比拥有大量嵌套的ifelse 容易得多。

一种风格上的东西：将数据框称为data 不是一个好主意——这是一个基本函数的名称（但如果你这样做，不会立即发生任何事情）。

【讨论】：

【解决方案2】：

R 不支持语法750 =< data$x <= 779。将其更改为750 <= data$x & data$x <= 779。这适用于代码中的所有范围。

【讨论】：