使用 dplyr 根据另一列中的值添加新列答案

【问题标题】：adding a new column based upon values in another column using dplyr使用 dplyr 根据另一列中的值添加新列
【发布时间】：2021-10-13 01:09:28
【问题描述】：

我有一列数据框df$c_touch：

c_touch
0
1
3
2
3
4
5

其中每个数字表示持续时间，例如0 = 2 mins, 1 = 5 mins, 2 = 10 mins, 3=15 mins, 4=20 mins, 5=30 mins。

我想添加另一列df$c_duration 来表示喜欢

c_touch c_duration
0 2
1 5
3 15
2 10
3 15
4 20
5 30

到目前为止，我一直在使用循环，这有点难看/凌乱，我宁愿不使用它。是否有一种无循环的方式来添加额外的列，特别是使用 dplyr mutate 函数（因为我正在尝试使用 dplyr 重写我的所有代码）？

【问题讨论】：

持续时间有规律吗？或者是c_touch的程度。即 5 之后是否有额外的持续时间？
是的。只需merge 您的data.frame 和一个将c_touch 映射到c_duration 的查找data.frame。您可以使用 base R 或 dplyr 或 data.table 或 ...
只需创建一个命名的参考向量并匹配，例如x <- setNames(c(2, 5, 10, 15, 20, 30), 0:5) ; x[match(df$c_touch, names(x))]。另外，我建议您在转换代码 dplyr 之前学习 R，因为您的代码包含循环，因为基础知识很幸运

标签： r dplyr

【解决方案1】：

library(dplyr)

df %>%
  mutate(c_duration = case_when(
    c_touch == 0 ~ 2,
    c_touch == 5 ~ 30,
    TRUE ~ c_touch * 5)
  )

【讨论】：

【解决方案2】：

这是dplyr 解决方案：

# data.frame containing the mapping
map <- data.frame(
    idx = 0:5,
    val = c(2, 5, 10, 15, 20, 30))

# Sample data   
df <- read.table(text =
    "c_touch
0
1
3
2
3
4
5", header = T)

dplyr::left_join(df, map, by = c("c_touch" = "idx"))
#  c_touch val
#1       0   2
#2       1   5
#3       3  15
#4       2  10
#5       3  15
#6       4  20
#7       5  30

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以在 mutate 中使用 dplyr::case_when：

df <- df %>%
    mutate(c_duration = case_when(c_touch == 0 ~ 2,
        c_touch == 1 ~ 5,
        c_touch == 2 ~ 10,
        c_touch == 3 ~ 15,
        c_touch == 4 ~ 20,
        c_touch == 5 ~ 30))

【讨论】：