Question

我想帮助创建一个函数或循环，根据其他列的同一行中的值为新列添加值。目标是为调查数据集创建一种评分系统。

这是一个示例数据框

dfp <- data.frame(id=c("resp1", "resp2", "resp3"), 
                 cat1=c("gov", "biz", "biz"), 
                 cat2=c("dem", "gop", "dem"),
                 liberal=c(0,0,0), 
                 conservative=c(0,0,0))

在上面的集合中，我想象＆＃34; gov＆＃34;和＆＃34; dem＆＃34;在1点到自由列，而＆＃34; biz＆＃34;和＆＃34; gop＆＃34;为保守列添加一个点。因此，理想的数据框将是：

dfp <- data.frame(id=c("resp1", "resp2", "resp3"), 
                 cat1=c("gov", "biz", "biz"), 
                 cat2=c("dem", "gop", "dem"),
                 liberal=c(2,0,1), 
                 conservative=c(0,2,1))

我试过一个for循环，但它没有用。

for (i in length(dfp$liberal)){
  if (dfp[i,][,2] == "gov"){
    dfp[i,]$liberal = dfp[i,]$liberal + 1
  }
  if (dfp[i,][,3]=="gop"){
    dfp[i,]$conservative = dfp[i,]$conservative + 1
  }
}

如果我摆脱了＆＃34;我＆＃34;迭代器，循环正确添加自由和保守的数字，但它将统一添加到所有行。

感谢您的帮助，如果我能让这个问题更清楚，请告诉我。我对循环有点新意见，如果你碰巧有一个功能可以帮助我诊断我做错了什么，请随意添加你的解释。非常感谢。

Answer 1

你甚至不需要“for”循环。尝试

dfp <- data.frame(id=c("resp1", "resp2", "resp3"), 
              cat1=c("gov", "biz", "biz"), 
              cat2=c("dem", "gop", "dem"))

dfp$liberal = as.numeric(dfp$cat1=="gov") + as.numeric(dfp$cat2=="dem")

dfp$conservative = as.numeric(dfp$cat1=="biz") + as.numeric(dfp$cat2=="gop")

Answer 2

您不需要迭代来创建这些变量。

dfp$liberal <- dfp$cat1 %in% c("gov", "dem") + dfp$cat2 %in% c("gov", "dem")
dfp$conservative <- dfp$cat1 %in% c("gop", "biz") + dfp$cat2 %in% c("gop", "biz")

这行代码在做什么？

dfp$cat1 %in% c("gov", "dem")如果cat1相等，则为1，＃34; gov＆＃34;或＆＃34; dem＆＃34;否则0。
dfp$cat2 %in% c("gov", "dem")如果cat2相等，这是1，＃go; gov＆＃34;或＆＃34; dem＆＃34;否则0。

然后你总结两个结果，你有你想要的。创建conservative变量

也是如此

Answer 3

这样您就可以看到一些索引问题，这里是基于for循环的代码示例。

dfp <- data.frame(id=c("resp1", "resp2", "resp3"), 
                  cat1=c("gov", "biz", "biz"), 
                  cat2=c("dem", "gop", "dem"),
                  liberal=c(0,0,0), 
                  conservative=c(0,0,0))

          #* Use seq_along and not length (or use 1:length())
for (i in seq_along(dfp$liberal)){
  if (dfp$cat1[i] == "gov"){
    dfp$liberal[i] = dfp$liberal[i] + 1
  }
  if (dfp$cat2[i]=="gop"){
    dfp$conservative[i] = dfp$conservative[i] + 1
  }
}

dfp

但其他答案会更有效率。

Answer 4

使用rowSums的另一个选项。

dfp$liberal <- rowSums(dfp[, 2:3] == c("gov","dem"))
dfp$conservative <- rowSums(dfp[, 2:3] == c("biz","gop"))

<强>输出：

     id cat1 cat2 liberal conservative
1 resp1  gov  dem       2            0
2 resp2  biz  gop       0            0
3 resp3  biz  dem       1            1

<强>解释：

我们创建两个逻辑向量来评估条件：dfp[, 2:3] == c("gov","dem")和dfp[, 2:3] == c("biz","gop")在我们应用函数rowSums时被视为数字。可能它不是最快的选择，但非常简洁。

数据：

dfp <- data.frame(id=c("resp1", "resp2", "resp3"), cat1=c("gov", "biz", "biz"), cat2=c("dem", "gop", "dem"), liberal=c(0,0,0), conservative=c(0,0,0))

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4 个答案: