缩短嵌套 ifelse答案

【问题标题】：Shorten nested ifelse缩短嵌套 ifelse
【发布时间】：2017-03-27 11:25:15
【问题描述】：

如果给出以下数据表，我们想将 x1 与 x2 到 x5 进行比较，则可以使用以下数据：

set.seed(1)
library(data.table)
TDT <- data.table(x1 = round(rnorm(100,0.75,0.3),2),
                  x2 = round(rnorm(100,0.75,0.3),2),
                  x3 = round(rnorm(100,0.75,0.3),2),
                  x4 = round(rnorm(100,0.75,0.3),2),
                  x5 = round(rnorm(100,0.75,0.3),2))

TDT[,compare := ifelse(x1 < x2,1,ifelse(x1 < x3,2,ifelse(x1 < x4,3,ifelse(x1 < x5,4,5))))]

所以如果x1 < x2，那么compare == 1，等等。

现在在我的示例中，我有更多的列可以与 x1 进行比较。有什么方法可以更简洁地写这个，即没有嵌套 ifelse？

【问题讨论】：

在你的例子中，它给出的都是 FALSE，请提供一个给出所有可能性的例子
max.col(TDT$x1 < cbind(TDT[, -1, with=F], Inf), "first")
@user20650 这是一个聪明的选择。我喜欢它
@user20650 我认为它可以更改为TDT[, compare := max.col(x1 < data.table(.SD, Inf), "first"), .SDcols = x2:x5] 我正在尝试使用c(.SD, Inf) 但不知何故它返回错误
好东西@Akrun，看起来有点像

标签： r if-statement data.table

【解决方案1】：

这样可以节省一些打字时间，并且易于阅读。

TDT[, compare := dplyr::case_when(
      x1 < x2 ~ 1,
      x1 < x3 ~ 2,
      x1 < x4 ~ 3,
      x1 < x5 ~ 4,
      TRUE ~ 5)]

如果您有很多列，不想一一提到它们的名称，那么您可以使用：

apply(TDT, 1, function (x) which(x[1] < x[2:5])[1])

其中 x[2:5] 应替换为相关的列集。

【讨论】：

我以前从未使用过:= 运算符。你能简要解释一下它在这里的作用吗？根据在线文档，我不太清楚...
我也没有。有点疯狂data.table 的东西。我认为它会创建一个新列。
非常感谢！我阅读了little more：:= 操作符就地更新 data.table 列（通过引用） 以避免在替换或重新分配部分数据集。你可以这样使用它：DT[, c("colA", "colB", ...) := list(valA, valB, ...)]
@patrick 查看Getting Started 页面

【解决方案2】：

我们可以在data.table 中使用Map 和max.col 来做到这一点

TDT[, compare := {d1 <- as.data.table(Map(function(x) x1 < x, .SD))
       max.col(d1, "first") *(c(5, 1)[((Reduce(`+`, d1)!=0)+1)])}, .SDcols = x2:x5]

#OP's code
v1 <- TDT[, ifelse(x1 < x2,1,ifelse(x1 < x3,2,ifelse(x1 < x4,3,ifelse(x1 < x5,4,5))))]
identical(v1, TDT$compare)
#[1] TRUE

【讨论】：

@user3032689 我改了答案
我想Map()/max.col()/Reduce 的更简洁的替代方案是使用简单而灵活的循环——例如compare = rep_len(length(TDT), nrow(TDT)); for(i in length(TDT):2) compare[TDT[[i]] > TDT[[1]]] = i - 1L 之类的东西看起来有效