什么是以下Excel操作的R等价物

时间:2016-04-13 08:12:56

标签: r excel

我有两列col1和col2,我在col3下的excel中有以下公式

col1    col2    col3
0       0       0     
1       0       1
0       1       1
0       0       0
1       1       1
0       0       0

假设col1是单元格A1

C2 formula: =A2
C3 formula: =IF(A3=1,1,IF(B2=1,0,C2))

我只能实现第一部分,

df$col3 <- ifelse(df$col1 == 1, 1, 0)

如果我的数据框被称为'df'

,我怎么能在R中做到这一点

4 个答案:

答案 0 :(得分:5)

我会使用一个简单的for循环:

df <- read.csv(text="col1,col2,expectedCol3
0,0,0     
1,0,1
0,1,1
0,0,0
1,1,1
0,0,0")

df$col3 <- NA # initialize column
for(i in 1:nrow(df)){
  if(i == 1){
    df$col3[i] <- df$col1[i]
  }else{
    df$col3[i] <- ifelse(df$col1[i] == 1, 1, ifelse(df$col2[i-1]==1,0,df$col3[i-1]))
  }
}

# are expected and calculated identical ?
identical(df$col3,df$expectedCol3)
# > TRUE

答案 1 :(得分:2)

使用dplyr::lag()功能:

df <- read.table(text = "col1    col2    col3
0       0       0     
1       0       1
0       1       1
0       0       0
1       1       1
0       0       0", header = TRUE)

library(dplyr)
result <- df %>%
  # C3 formula: =IF(A3=1,1,IF(B2=1,0,C2))
  mutate(res = ifelse(col1 == 1, 1, ifelse(lag(col2) == 1, 0, NA)),
         res = ifelse(is.na(res), lag(res), res))

# C2 formula: =A2
result$res[1] <- result$col1[1]

result
#   col1 col2 col3 res
# 1    0    0    0   0
# 2    1    0    1   1
# 3    0    1    1   1
# 4    0    0    0   0
# 5    1    1    1   1
# 6    0    0    0   0

答案 2 :(得分:1)

您的C3公式是col1和col2上的or-operation。作为公式:

col3 = col1 OR col2

所以基本上做一个or-operation:

在R:

col1 <- c(0, 1, 0, 0, 1, 0)
col2 <- c(0, 0, 1, 0, 1, 0)
df <- data.frame(col1, col2)
df$col3 <- (df$col1 == 1 | df$col2 == 1) * 1
df

使用1进行复制会将逻辑值转换为数字。

在Excel中,您也可以优化col3:

C3 formula =N(OR(A2:B2))

再次:N()公式将您的逻辑值转换为数字。

答案 3 :(得分:1)

 df=data.frame(col1=c(0,1,0,0,1,0), col2=c(0,0,1,0,1,0))

 # shift B column to get "previous" value in every row.
 df$col2_prev=head(c(NA,df$col2),-1);

 df$col3 <- ifelse(is.na(df$col2_prev), 
                     df$col2,  
                     ifelse(df$col1 == 1, 1, 
                           ifelse(df$col2_prev == 1, 0, df$col2)
                           )
                  )

 df[c("col1","col2","col3")]

  col1 col2 col3
1    0    0    0
2    1    0    1
3    0    1    1
4    0    0    0
5    1    1    1
6    0    0    0