r中的多个if条件答案

【问题标题】：multiple if conditions in rr中的多个if条件
【发布时间】：2018-10-05 12:46:26
【问题描述】：

我一直在努力解决这个问题，但未能解决。我知道答案可能很简单，但我无法解决它，也无法从其他类似问题中找到如何解决它。

我有以下data.frame：

region    group   probs1   probs2   probs3   probs4     weights
   1        2       0.2       0.3     0.4       0.1        NA
   2        4       0.3       0.4     0.15      0.15       NA
   3        3       0.4       0.1     0.3       0.2        NA
   4        1       0.7       0.1     0.1       0.1        NA
   5        1       0.2       0.3     0.4       0.1        NA
   6        2       0.6       0.1     0.1       0.2        NA
   7        3       0.7       0.1     0.1       0.1        NA
   8        4       0.3       0.2     0.1       0.4        NA
   9        3       0.2       0.1     0.1       0.6        NA
  10        1       0.1       0.2     0.1       0.6        NA

我要做的是在 data.frame 中创建一个名为“weights”的新列，其计算方式为 group==1，然后 weights=probs1/probs1。如果组==2，那么权重=probs1/probs2。如果组==3，那么权重=probs1/probs3。如果 group==4，那么 weights=probs1/probs4。

我使用了不同类型的代码，例如ifelse、if....else、dplyr，但我失败了。事实上，可能代码只为 weights=probs1/probs1 创建权重并将其应用于所有区域，而不管组。

有人可以帮我解决吗？谢谢

【问题讨论】：

标签： r for-loop if-statement

【解决方案1】：

您可以使用dplyr::case_when

library(dplyr)
df %>%
    mutate(weights = case_when(
        group == 1 ~ probs1 / probs1,
        group == 2 ~ probs1 / probs2,
        group == 3 ~ probs1 / probs3,
        TRUE ~ probs1 / probs4))
#   region group probs1 probs2 probs3 probs4   weights
#1       1     2    0.2    0.3   0.40   0.10 0.6666667
#2       2     4    0.3    0.4   0.15   0.15 2.0000000
#3       3     3    0.4    0.1   0.30   0.20 1.3333333
#4       4     1    0.7    0.1   0.10   0.10 1.0000000
#5       5     1    0.2    0.3   0.40   0.10 1.0000000
#6       6     2    0.6    0.1   0.10   0.20 6.0000000
#7       7     3    0.7    0.1   0.10   0.10 7.0000000
#8       8     4    0.3    0.2   0.10   0.40 0.7500000
#9       9     3    0.2    0.1   0.10   0.60 2.0000000
#10     10     1    0.1    0.2   0.10   0.60 1.0000000

样本数据

df <- read.table(text =
    "region    group   probs1   probs2   probs3   probs4     weights
   1        2       0.2       0.3     0.4       0.1        NA
   2        4       0.3       0.4     0.15      0.15       NA
   3        3       0.4       0.1     0.3       0.2        NA
   4        1       0.7       0.1     0.1       0.1        NA
   5        1       0.2       0.3     0.4       0.1        NA
   6        2       0.6       0.1     0.1       0.2        NA
   7        3       0.7       0.1     0.1       0.1        NA
   8        4       0.3       0.2     0.1       0.4        NA
   9        3       0.2       0.1     0.1       0.6        NA
  10        1       0.1       0.2     0.1       0.6        NA", header = T)

【讨论】：

它有效。谢谢。但是，我的 data.frame 太大了。我只是提供了一个非常简短的示例。而且，我只是看不到数据框中的任何变化。我的意思是，我的 data.frame 中的 wights 仍然是 NA。
事实上，我的问题是谁能在我的 data.table 中而不是在控制台中看到它？
@Eshmel 您需要将dplyr 链保存为新对象，就像在基本 R 中一样：df.new <- df %>% mutate(...)。我不确定您所说的 data.frame 太大是什么意思。这适用于任意数量的行。
我使用相同的方法为这些组创建变量的平均值，如下所示：
我使用相同的方法为这 4 个组创建变量（中间人群）的平均值。代码的主要部分是这样的：groupadmit == 1 ~ mean(mid_pop) 对其他四个组重复了（就像上面的代码一样）。但是，它再次为所有行（观察）的第一组创建了平均值。我的你也请帮我解决这个问题吗？非常感谢您。

【解决方案2】：

你可以尝试dplyr 包来解决这个问题，尽管没有它也是可能的。

library(dplyr)

data_frame <- data_frame %>%
  mutate(
    weights = ifelse(group==1,probs1/probs1,
              ifelse(group==2,probs1/probs2,
              ifelse(group==3,probs1/probs3,
              ifelse(group==4,probs1/probs4,NA))))
  )

print(data_frame)

【讨论】：