Question

我的数据框 df 包含ID，X和Y

列

ID = c(1,1,2,2)
X = c(1,0.4,0.8,0.1) 
Y = c(0.5,0.5,0.7,0.7)
df <- data.frame(ID,X,Y)

ID   X   Y
 1 1.0 0.5
 1 0.4 0.5
 2 0.8 0.7
 2 0.1 0.7

我想获得两个新专栏：

Xg 等于X，否则

Xl 等于X，否则为NA。也就是说，

ID   X   Y  Xg  Xl
 1 1.0 0.5 1.0  NA
 1 0.4 0.5  NA 0.4
 2 0.8 0.7 0.8  NA
 2 0.1 0.7  NA 0.1

Answer 1

即使X或Y中存在NA，

下面也应该有效

library(dplyr)
df %>%
  mutate(Xg = ifelse(X > Y, X, NA),
         Xl = ifelse(X < Y, Y, NA))

如果您想使用if_else中的dplyr，则必须将NA转换为数字。 if_else比ifelse更严格，因为它会检查TRUE和FALSE值是否属于同一类型：

df %>%
  mutate(Xg = if_else(X > Y, X, as.numeric(NA)),
         Xl = if_else(X < Y, Y, as.numeric(NA)))

<强>结果：

  ID   X   Y  Xg  Xl
1  1 1.0 0.5 1.0  NA
2  1 0.4 0.5  NA 0.5
3  2 0.8 0.7 0.8  NA
4  2 0.1 0.7  NA 0.7
5  3  NA 1.0  NA  NA
6  3 3.0  NA  NA  NA

数据：

ID = c(1,1,2,2,3,3) X = c(1,0.4,0.8,0.1,NA,3) Y = c(0.5,0.5,0.7,0.7,1,NA) df <- data.frame(ID,X,Y)

Answer 2

一些普通的旧R索引和子集呢？

ID <- c(1,1,2,2, 3, 3)
X <- c(1,0.4,0.8,0.1, NA, 2) 
Y <-  c(0.5,0.5,0.7,0.7, 2, NA)
Xg <- Xl <- rep(NA_real_, length(ID))
Xg[which(X > Y)] <- X[which(X > Y)]
Xl[which(X < Y)] <- X[which(X < Y)]
data.frame(ID, X, Y, Xg, Xl)

注意：我假设如果缺少X或Y，则Xg和Xl应为NA。

Answer 3

为了完整性以及在编辑之前最初使用data.table()的问题（因为我喜欢简洁的代码），这里是使用data.table的的“单行”正确更新：

library(data.table)
setDT(df)[X > Y, Xg := X][X < Y, Xl := X][]

   ID   X   Y  Xg  Xl
1:  1 1.0 0.5 1.0  NA
2:  1 0.4 0.5  NA 0.4
3:  2 0.8 0.7 0.8  NA
4:  2 0.1 0.7  NA 0.1
5:  3  NA 1.0  NA  NA
6:  3 3.0  NA  NA  NA

（使用useR的数据）

NA会自动处理，因为只会更新匹配的行。

根据条件值创建一个包含mutate的新列

3 个答案: