Question

我是一个新的R用户，我一直在尝试执行嵌套在for循环中的if语句，以便编写新的变量。我有一个data.frame，其中一些人以前忘记编写来自E-prime的“条件”变量（3个级别的因素：旧的，新的，诱惑）。该任务有两个阶段编码/检索（块1和2），两组图像（A和B）和一个唯一的Word ID。

所以我有这个：

phase <- rep(c("Block1", "Block2"), each = 7)
condition <- rep(NA, times = 14)
setAorB <- rep(c("A", "B"), times = c(9,5)) 
WordID <- c(23,34,56,76,45,88,99,23,34,56,76,45,100,105)

loris_data <- data.frame(phase,condition,setAorB,WordID)

给了我：

> loris_data
   phase     condition setAorB WordID
1  Block1        NA       A     23
2  Block1        NA       A     34
3  Block1        NA       A     56
4  Block1        NA       A     76
5  Block1        NA       A     45
6  Block1        NA       A     88
7  Block1        NA       A     99
8  Block2        NA       A     23
9  Block2        NA       A     34
10 Block2        NA       B     56
11 Block2        NA       B     76
12 Block2        NA       B     45
13 Block2        NA       B    100
14 Block2        NA       B    105

我想要实现的是：在检索（Block2）时，如果setAorB是“A”，则条件是“old”。我尝试过这个基本循环，但显然只适用于旧项目，因为它不会区分诱饵与新项目。

for(i in 1:length(loris_data$condition)) {
      if(loris_data$setAorB[i] == "A") {
            loris_data$condition[i] <-"old"}
      else {
            loris_data$condition[i] <- "new"
      }
    }

然后，我想说：如果setAorB是“B”并且Word ID与A相同（这意味着它是诱饵），那么条件是“诱惑”，否则如果setAorB是“B”但是它有一个独特的WordID，条件是“新”。

这将是预期的输出：

> loris_data
    phase    condition setAorB WordID
1  Block1      <NA>       A     23
2  Block1      <NA>       A     34
3  Block1      <NA>       A     56
4  Block1      <NA>       A     76
5  Block1      <NA>       A     45
6  Block1      <NA>       A     88
7  Block1      <NA>       A     99
8  Block2       old       A     23
9  Block2       old       A     34
10 Block2      lure       B     56
11 Block2      lure       B     76
12 Block2      lure       B     45
13 Block2       new       B    100
14 Block2       new       B    105

任何人都可以帮助我解决这个问题，因为我还在学习，而且我正在努力奋斗吗？

Answer 1

使用data.table快速而肮脏的解决方案：

library(data.table)
setDT(loris_data)
loris_data[, condition := ifelse(setAorB == "A", "old", "new")]
loris_data[phase != "Block2", condition := NA]
loris_data[phase == "Block2" & setAorB == "B" & WordID %in% loris_data[phase == "Block1", WordID], condition := "lure"]

Answer 2

你尝试过ifelse方法吗？ ifelse是R中的内置函数，如果测试运行矢量化并给出确定的输出。例如：

loris_data$resutl <- ifelse(test = loris_data[, "condition"] == "A",
       yes =  "old", 
       no = "new")

但是，如果你想在no中嵌入另一个ifelse，那就完全没问题了！如果有效，请告诉我。

Answer 3

使用dplyr的解决方案。 loris_data2是最终输出。

library(dplyr)

loris_data2 <- loris_data %>%
  group_by(WordID) %>%
  mutate(WordID_count = row_number()) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(condition = case_when(
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "A"                        ~ "old",
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count > 1     ~ "lure",
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count == 1    ~ "new",
    TRUE                                                          ~ NA_character_
  )) %>%
  select(-WordID_count)

loris_data2
# # A tibble: 14 x 4
#     phase condition setAorB WordID
#    <fctr>     <chr>  <fctr>  <dbl>
#  1 Block1      <NA>       A     23
#  2 Block1      <NA>       A     34
#  3 Block1      <NA>       A     56
#  4 Block1      <NA>       A     76
#  5 Block1      <NA>       A     45
#  6 Block1      <NA>       A     88
#  7 Block1      <NA>       A     99
#  8 Block2       old       A     23
#  9 Block2       old       A     34
# 10 Block2      lure       B     56
# 11 Block2      lure       B     76
# 12 Block2      lure       B     45
# 13 Block2       new       B    100
# 14 Block2       new       B    105

<强>解释

我的解决方案首先创建一个名为WordID_count的新列，该列显示WordID的外观时间。此任务通过以下方式实现。

loris_data %>%
  group_by(WordID) %>%
  mutate(WordID_count = row_number()) %>%
  ungroup()

# # A tibble: 14 x 5
#     phase condition setAorB WordID WordID_count
#    <fctr>     <lgl>  <fctr>  <dbl>        <int>
#  1 Block1        NA       A     23            1
#  2 Block1        NA       A     34            1
#  3 Block1        NA       A     56            1
#  4 Block1        NA       A     76            1
#  5 Block1        NA       A     45            1
#  6 Block1        NA       A     88            1
#  7 Block1        NA       A     99            1
#  8 Block2        NA       A     23            2
#  9 Block2        NA       A     34            2
# 10 Block2        NA       B     56            2
# 11 Block2        NA       B     76            2
# 12 Block2        NA       B     45            2
# 13 Block2        NA       B    100            1
# 14 Block2        NA       B    105            1

之后，就可以填写condition列了。此任务通过以下方式实现。

mutate(condition = case_when(
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "A"                        ~ "old",
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count > 1     ~ "lure",
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count == 1    ~ "new",
    TRUE                                                          ~ NA_character_
  ))

mutate是创建或更新新列的功能。 case_when是多个ifelse语句的替代方案。该代码完成了以下工作：

如果phase匹配Block2且setAorB匹配A，则conditon为old。
如果phase匹配Block2且setAorB匹配A且WordID_count大于1，则conditon为{{ 1}}。
如果lure匹配phase且Block2匹配setAorB且A大于1，则WordID_count为{{ 1}}。
如果没有上述情况，则条件应为conditon。

代码的最后一部分是new，它只删除了NA列，因为它不是原始数据框的一部分。

在for循环内使用多个if语句，条件之间

3 个答案: