Question

mutate可以根据跨变量应用的逻辑条件创建新变量吗？更具体地说，请考虑以下数据。

set.seed(1234)
val <- c(rep(0, 20), 1)
a <- sample(val, 50, replace=T)
b <- sample(val, 50, replace=T)
c <- sample(val, 50, replace=T)
d <- sample(val, 50, replace=T)
dat <- data.frame(a,b,c,d)

这是一些伪代码，它可以实现我想做的事情，但基本上删除了所有的逻辑比较（因为我有很多东西要做）。显然这不是功能代码。

new.dat <- mutate(dat, anyABCD == ifelse(A or B or C or D == 1, 1, 0))

是否有更有效的程序来处理此任务以避免一长串ifelse条件？我发现了一个类似的问题here，但我想应用一个逻辑比较，而不是写出每一个。我无法弄清楚如何使用data.table使后续代码工作。任何帮助将不胜感激！

Answer 1

与往常一样，最佳答案取决于具体问题。

在这种情况下，例如，您可以使用pmax()：

dat$anyABCD <-  with(dat, pmax(a, b, c, d) == 1)

head(dat)
  a b c d anyABCD
1 0 0 0 0   FALSE
2 0 0 0 0   FALSE
3 0 0 0 0   FALSE
4 0 0 0 0   FALSE
5 0 0 0 0   FALSE
6 0 0 0 1    TRUE

您还可以使用apply功能，例如：

dat$anyABCD <- apply(dat[, 1:4], 1, function(x)max(x) == 1)
head(dat)

  a b c d anyABCD
1 0 0 0 0   FALSE
2 0 0 0 0   FALSE
3 0 0 0 0   FALSE
4 0 0 0 0   FALSE
5 0 0 0 0   FALSE
6 0 0 0 1    TRUE

而且，如果您确定数据是二进制的，则可以使用rowSums()：

dat$anyABCD <- rowSums(dat[, 1:4] >= 1)

head(dat)
  a b c d anyABCD
1 0 0 0 0       0
2 0 0 0 0       0
3 0 0 0 0       0
4 0 0 0 0       0
5 0 0 0 0       0
6 0 0 0 1       1

在许多变量的逻辑条件下使用mutate创建新变量 - mutate？

1 个答案: