Question

为了检查一致性，我在R中用两个变量进行了几次连续的比较评估。

在这个例子中，假设我有一个布尔ANES_6和一个数字ANES。如果患者麻醉超过6小时，则布尔值为1，否则为0。数值是患者处于麻醉状态的时间。

我正在寻找一个可以替换以下多个副本的函数：

data %>% select(ANES_6, ANES) %>% 
          filter(ANES_6 == 1 & ANES < 6)) %>% 
          tally()

data %>% select(ANES_6, ANES) %>% 
          filter(ANES_6 == 0 & ANES >= 6)) %>% 
          tally()

data %>% select(ANES_6, ANES) %>% 
              filter(ANES_6 == 1 & ANES >= 6)) %>% 
              tally()

data %>% select(ANES_6, ANES) %>% 
              filter(ANES_6 == 0 & ANES >= 6)) %>% 
              tally()

我可以创建以下功能（上面显示的所有情况都不详尽）：

my_func <- function(x, y) {
 if (x == "gt" & y == 1) {
      data %>% select(ANES_6, AnaestheticTime_hours_) %>% 
           filter(ANES >= 6 & ANES_6 == 1) %>% 
           tally()
 } else if (x == "lt" & y == 0 ) {
      data %>% select(ANES_6, AnaestheticTime_hours_) %>% 
           filter(ANES < 6 & ANES_6 != 1) %>% 
           tally()
 }}

以x和y为输入，x的值为c（'lt'，'gt'），y为c（0,1），以评估所有可能的条件。但是，这需要编写更多代码，而不是更少。

有没有办法在函数中输入逻辑比较，以便以下工作：

my_func <- function(x, y) {
          data %>% select(ANES_6, ANES) %>% 
               filter(ANES x 6 & ANES_6 == y) 
     }

在函数的输入中将x替换为>=，<等。目前，这不起作用，有没有解决方法？

Answer 1

尝试分组。这个问题通常应包括可重复的测试数据，但我这次提供了。

import A
# avoid load_some_settings()

，并提供：

imp.load_source

创建逻辑比较作为输入R的函数

1 个答案: