Question

我的数据框包含40行和10列。如果行的索引小于17，我想得到一列，新列被称为预测等于＆＃39;值＆＃39;柱。我的意思是：

ID  Year    Value
1   2016    114235
2   2016    114235
3   2016    114235
4   2016    114235
5   2016    114235

然后：

ID  Year    Value   Prediction
1   2016    114235  114235
2   2016    114235  114235
3   2016    114235  114235
4   2016    114235  114235
5   2016    114235  114235

我尝试编码如下，新列的所有行都是＆＃39; NA＆＃39;。

newdata$Prediction <- ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA)

newdata$Prediction <- lapply(newdata, function(x) ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA))

它不起作用。我怎么能这样做？

Answer 1

你需要lapply功能吗？

你可以这样做：

nrow = 20
newdata <- data.frame(ID = 1:nrow,
           Year = rep(2016, nrow),
           Value = rep(114235, nrow))


newdata$Prediction <- newdata$Value
if (nrow(newdata) > 17) {
  newdata[17:nrow(newdata),]$Prediction <- NA
}

newdata

像这样，如果手头少于17行，它就不会改变数据。否则它会添加新行并用NA填充它们。

Answer 2

我认为您可以在代码中更改一个小东西以获得所需内容。

newdata$Prediction <- ifelse(newdata$ID <= 17, newdata$Value, NA)

您已经有一个ID列，它似乎已经排序，因此就像行号一样。 nrow（）只会为您提供行数，在您的情况下，数据集的行数大于17，因此您可以在每一行获得NAs。

Answer 3

而不是使用

newdata$Prediction <- ifelse(nrow(newdata) <= 17, newdata$Value, NA)

你可以使用像

这样的东西

newdata$Prediction <- ifelse(as.numeric(rownames(newdata)) <= 17, newdata$Value, NA)

这里的不同之处在于了解nrow()和rownames()的工作原理。

例如，如果采用3的阈值，您的样本输入将返回

  ID Year  Value Prediction
1  1 2016 114235     114235
2  2 2016 114235     114235
3  3 2016 114235     114235
4  4 2016 114235         NA
5  5 2016 114235         NA

虽然您的问题评论中提到的方法完全有效，但我仍然发布此信息，因为您的尝试距离太远。

或者，您也可以尝试使用tidyverse函数：

newdata %>%
  mutate(rn = 1:n()) %>%
  mutate(Prediction = if_else(rn <= 3, Value, NULL)) %>%
  select(-rn)

与ifelse条件的交易

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