Question

我有一个包含2列的dataframe，我希望在if/else函数使用apply每列中的行时使用sum()条件 - 具体来说， Col1 >= Col2取sum() Col1 a并将其存储在变量Col1 < Col2中的所有行，以及sum()取Col1行的所有行} b并将其存储在变量df<-data.frame(Col1=c(1,2,3,4,5),Col2=c(5,4,3,2,1)) df Col1 Col2 1 5 2 4 3 3 4 2 5 1中。

例如

Col1 >= Col2

Col1有三个实例，所以在sum()中，我取3 + 4 + 5的Col1 < Col2，即12。有两个实例{{1} }}，所以在Col1中，我取1 + 2的sum()，即3。所以

>a
12

>b
3

这是我创建的代码，但它仍在开发中：

apply(df, 1, function(x)
     if(df$Col1 >= df$Col2)
       a<-sum(df$Col1 >= df$Col2)
     else
       b<-sum(df$Col1 < df$Col2)
)

此处的代码不起作用，因为它只是添加条件为真的次数而不是实际值。

Answer 1

我不确定您为什么要使用-apply-解决此问题。这似乎有点矫枉过正。另请注意，您的-apply-语句缺少 margin 参数，您可以使用该参数指示是否要将函数应用于行，列或两者（同样，定义df的行需要另一个关闭的paranthesis）。一个简单的两线解决方案就是：

 df<-data.frame(Col1=c(1,2,3,4,5),Col2=c(5,4,3,2,1)

 a <- sum(df$Col1[df$Col1 >= df$Col2])
 b <- sum(df$Col2[df$Col1 < df$Col2])

Answer 2

这里真的不需要任何*apply()函数，因为它们是完全向量化的操作。以下是我可以采用的方法，将两个结果放在一个很好的列表中。

with(df, {
    x <- Col1 >= Col2
    list(a = sum(Col1[x]), b = sum(Col1[!x]))
})
# $a
# [1] 12
#
# $b
# [1] 3

使用apply（）和If（）语句来sum（）两列

2 个答案: