Question

使用data.frame colors：

colors <- data.frame(color=c("Red","Light Red","Dark Red","Blue","Turquise", "Dark Blue","Cyan"),
                     level=c("Primary",rep("Secondary",2),"Primary",rep("Secondary",3)),
                     stringsAsFactors = F)

我想添加一个新列primary.color，其值以level列中的值为条件。如果级别==“主要”，颜色本身就是主要颜色（你知道：红色，绿色，蓝色......）。对于其他颜色（在颜色中标记为辅助颜色），应使用之前的colors$primary.color值指定主要颜色。类似的东西：

colors$primary.color <- ifelse(colors$level == "Primary", 
                               colors$color,
                               "Value of Primary Color above")

所需的输出应为：

colorsOutput <- data.frame(color=c("Red","Light Red","Dark Red","Blue","Turquise", "Dark Blue","Cyan"),
                           level=c("Primary",rep("Secondary",2),"Primary",rep("Secondary",3)),
                           primary.color=c("Red","Red","Red","Blue","Blue", "Blue", "Blue"),
                           stringsAsFactors = F)

Answer 1

考虑到您的data.frame已排序（首先是原色，然后是次要颜色），您可以这样做：

colors$primary.color <- colors$color[colors$level=="Primary"][cumsum(colors$level=="Primary")]
colors
#      color     level primary.color
#1       Red   Primary           Red
#2 Light Red Secondary           Red
#3  Dark Red Secondary           Red
#4      Blue   Primary          Blue
#5  Turquise Secondary          Blue
#6 Dark Blue Secondary          Blue
#7      Cyan Secondary          Blue

说明：您使用colors$color[colors$level=="Primary"]获取所有原色，然后使用cumsum了解每种primary颜色的更改索引，然后使用使用最后一个向量对原色进行子集化。

Answer 2

这是“最后一次观察结果”的一个很好的用例，即来自na.locf包的zoo函数。

首先获取原色所在位置的索引：

idx <- colors$level == "Primary"

然后，将这些原色分配给新列，将其他行保留为缺失值：

colors[idx, "primary"] <- colors$color[idx]

现在您可以使用我上面描述的功能来填充原色的NA：

colors$primary <- zoo::na.locf(colors$primary)

如果条件不满足，请在data.frame中引用上面的行

2 个答案: