基于向量对data.frame中的列进行分类

Question

在以下data.frame df中，我想创建一个新列，该列的值将从A列的分类中得出。如果{if {1}}列中的数字对应于A向量中的数字之一，则在名为G1的新列中，应将其分类为“ G1”。同样，如果Group列中的值对应于A向量中的值之一，则应将其分类为“ G2”。其余列应归为“ G0”。

G2

Answer 1

您正在寻找的是

df$group <- ifelse(df$A %in% G1, "G1", ifelse(df$A %in% G2, "G2", "G0"))

用case_when中的dplyr可以更好地表示

library(dplyr)
df %>%
   mutate(group = case_when(A %in% G1 ~ "G1", 
                            A %in% G2 ~ "G2", 
                            TRUE ~ "G0"))

Answer 2

问题是您不想测试列中的值等于 A还是B；这些是向量，该测试没有意义。相反，您想知道值是A还是B的元素。将代码调整为

df$group <- ifelse(df$A %in% G1,"G1",ifelse(df$A %in% G2,"G2","G0"))

当我检查它时，它起作用。可能会有一个更优雅的解决方案，但这与您的初次尝试紧密结合。

Answer 3

这是一个有趣而简洁的选择：

df$group <- c("G0", "G1", "G2")[1 + 1 * df$A %in% G1 + 2 * df$A %in% G2]

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我们有三个选项c("G0", "G1", "G2")的向量。从元素的角度考虑，如果df$A %in% G1和df$A %in% G2都不为真，我们选择“ G0”（由于开头是1 + ...）。由于G1和G2不重叠，因此仅在df$A %in% G1时才选择“ G1”。同样，索引为3，仅当df$A %in% G2时才选择“ G2”。