在现有列中创建新值的具有多个条件的语句答案

【问题标题】：which statement with multiple conditions to create new values in existing column在现有列中创建新值的具有多个条件的语句
【发布时间】：2020-10-07 14:14:05
【问题描述】：

我想根据某些条件使用新的附加值修改现有列。请看下面的例子：

数据集：

description <- c("x value", "y value", "period 01-08-2019 t/m 31-08-2019 faktnr", "x value", "this is a sentence deb nr", "x value", "also a sentence debnr", "deb nr", "y value", "y value")
category_name <- c("x", "y", "", "x", "", "x", "", "", "y", "y")
amount<- c(-100, 200, -200, 10, 50, -3, -500, 100, 1, 1)
FullData_Cleaned <- cbind(description, category_name, amount)

我想做的是根据模式、数量以及该行是否已有值在此处应用多个条件。如果满足条件，我想填写值“credit”（见下文）

根据上述标准，这应该是输出：

("x", "y", "credit", "x", "", "x", "credit", "", "y", "y")

这是我的代码：

patterns <- c("debnr", "deb nr", "deb.nr",  "fcnr", "factnr", "factno", "faktnr")

FullData_Cleaned$category_name <- FullData_Cleaned[which(FullData_Cleaned$description %in% "patterns" & FullData_Cleaned$amount < 0 & FullData_Cleaned$category_name == ""), ] <- "credit"

但是，这行代码用“credit”而不是空白值填充整个列。

有没有人可以帮助我？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这就是你所追求的吗？这是dplyr 中的解决方案，而不是base-R 中的解决方案。我发现语法比 base-R 更直观，更容易执行更复杂的分析。

首先，您需要将矩阵转换为 data.frame。然后，dplyr::mutate 函数根据ifelse 函数中的逻辑替换现有列，如果逻辑满足，则将其替换为“credit”，或者 category_name 行中的任何内容。

library(dplyr)
FullData_Cleaned = as.data.frame(FullData_Cleaned)
FullData_Cleaned %>% 
    dplyr::mutate(category_name = 
        ifelse(stringr::str_detect(description, paste(patterns, collapse="|")) & amount < 0 & category_name == "", 
            "credit", 
            category_name)
        )

                                description category_name amount
 1:                                 x value             x   -100
 2:                                 y value             y    200
 3: period 01-08-2019 t/m 31-08-2019 faktnr        Credit   -200
 4:                                 x value             x     10
 5:               this is a sentence deb nr                   50
 6:                                 x value             x     -3
 7:                   also a sentence debnr        Credit   -500
 8:                                  deb nr                  100
 9:                                 y value             y      1
10:                                 y value             y      1

【讨论】：

这正是我想要的，非常感谢！
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【解决方案2】：

这有帮助吗？数据表解决方案。首先，我使用paste 折叠模式。然后我使用like 函数将description 与patterns 进行比较。然后将您的 df 转换为 data.table。在那里，您可以仅选择满足条件的行（在逗号之前）并仅更改这些行的列值（在逗号之后）。

library(data.table)
library(dplyr)
patterns <- paste(patterns, collapse = "|")
FullData_Cleaned <- as.data.table(FullData_Cleaned)
FullData_Cleaned[amount < 0 & like(vector = description, pattern = patterns, ignore.case = TRUE) == TRUE, category_name := "Credit"]

输出：

                                description category_name amount
 1:                                 x value             x   -100
 2:                                 y value             y    200
 3: period 01-08-2019 t/m 31-08-2019 faktnr        Credit   -200
 4:                                 x value             x     10
 5:               this is a sentence deb nr                   50
 6:                                 x value             x     -3
 7:                   also a sentence debnr        Credit   -500
 8:                                  deb nr                  100
 9:                                 y value             y      1
10:                                 y value             y      1

【讨论】：

谢谢！这也有帮助:)

【解决方案3】：

我假设您有一个数据框。在这种情况下，您需要grepl 而不是%in%，因为您没有完全匹配，而是在字符串中寻找模式，即

df$category_name[(grepl(paste(patterns, collapse = '|'), df$description)) &
                 (df$amount < 0) & 
                 (df$category_name == "")] <- "credit"

注意：您需要先转换为data.frame()，然后将因子转换为字符

【讨论】：