基于具有多个条件的其他两列添加新列，字符答案

【问题标题】：add new column based on two other columns with several conditions, character基于具有多个条件的其他两列添加新列，字符
【发布时间】：2022-01-17 03:49:52
【问题描述】：

我想根据另外两列向我的数据框添加一个新列。数据如下：

df
job    honorary  

yes    yes
yes    no
no     yes
yes    yes
yes    NA
NA     no

现在我想要第三列包含“both”如果 job 和 Honorary 是 yes，“honorary”如果只有 honourary 列包含 yes，“job”如果只有列 job 包含 yes，如果两者都包含 NA包含 NA 或一列包含 NA 而另一列没有。第三列应如下所示：

result

both
job
honorary
both
job
NA

我尝试过使用 if 和 mutate 的代码，但我对 R 很陌生，而且我的代码根本不起作用。如果我像这样单独分配值：

data_nature_fewmissing$urbandnat[data_nature_fewmissing$nature =="yes" & data_nature_fewmissing$urbangreen =="yes"] <- "yes"

它不起作用，因为在每一步中我都会覆盖之前的结果。

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： r conditional-statements multiple-columns add

【解决方案1】：

对于这些类型的复杂条件，我喜欢 dplyr 中的 case_when。

df<-tibble::tribble(
   ~job, ~honorary,
  "yes",     "yes",
  "yes",      "no",
   "no",     "yes",
  "yes",     "yes",
  "yes",        NA,
     NA,      "no"
  )

library(dplyr)

df_new <- df %>%
  mutate(result=case_when(
    job=="yes" & honorary=="yes" ~ "both",
    honorary=="yes" ~ "honorary", 
    job=="yes" ~ "job", 
    is.na(honorary) & is.na(job) ~ NA_character_, 
    is.na(honorary) & job=="no" ~ NA_character_, 
    is.na(job) & honorary=="no" ~ NA_character_, 
    TRUE ~ "other"
  ))

df_new
#> # A tibble: 6 × 3
#>   job   honorary result  
#>   <chr> <chr>    <chr>   
#> 1 yes   yes      both    
#> 2 yes   no       job     
#> 3 no    yes      honorary
#> 4 yes   yes      both    
#> 5 yes   <NA>     job     
#> 6 <NA>  no       <NA>

或在基础R中


df_new<-df

df_new=within(df_new,{
  result=NA
  result[ honorary=="yes"] = "honorary"
  result[ job=="yes"] = "job"
  result[job=="yes" & honorary=="yes"]='both'
})

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2022-01-16 创建}

【讨论】：

感谢您的完美工作！
@Joe Erinjeri，很好！只是好奇，你能不能想出一个只使用 base R 的解决方案？可以使用多个ifelse 语句，但必须有一种更有效的方法...
添加了基础 r 解决方案。请注意，在 base r 中使用 within，它会将值分配给组内每个条件的数据框。所以你基本上覆盖了最初设置的 NA 。这就是我喜欢 dplyr 解决方案的原因，因为它是一种更简洁的方式来编写多个 if else。

【解决方案2】：

您的代码返回错误，因为您没有为行编制索引。索引数据帧时，语法为df[rows, columns]。所以要索引行并选择所有列，你必须添加一个逗号：

data_nature_fewmissing$urbandnat[data_nature_fewmissing$nature =="yes" & data_nature_fewmissing$urbangreen =="yes",] <- "yes"

然而，一个更简单的方法是使用 tidyverse。我们将使用mutate 创建新列，使用case_when 处理多个 if-else 条件。

library(tidyverse)

df = data_nature_fewmissing
df %>% mutate(result = case_when(
  job == 'yes' & honorary == 'yes' ~ 'both', 
  job == 'yes' & (honorary == 'no' | is.na(honorary)) ~ 'job',
  honorary == 'yes' & (job == 'no' | is.na(job)) ~ 'honorary',
  ))

【讨论】：