Question

我正在尝试创建一个新变量（var5），该变量基于因子变量（var4）的级别从数据帧中其他数字变量之一（var1，var2或var3）中获取值

variables=data.frame(var1=c(2,3,4,5), var2=c(20,30,40,50), var3=c(200,300,400,500), var4=c('var1','var2','var3','var1'))

变量

  var1 var2 var3 var4
1    2   20  200 var1
2    3   30  300 var2
3    4   40  400 var3
4    5   50  500 var1

预期结果将是这样：

  var1 var2 var3 var4 var5
1    2   20  200 var1    2
2    3   30  300 var2   30
3    4   40  400 var3  400
4    5   50  500 var1    5

我找不到解决方法。

Answer 1

for(i in 1:nrow(df)) {
  df$var5[i] <- df[which(colnames(df)==df$var4[i]), i]
}

sapply（谢谢您安德鲁:-)）

df$var5 <- unlist(sapply(seq_along(df), function(x) df[x, match(df$var4[x], names(df))]))

这是动态的。（如果您有100个不同的列，case_when可能会很痛苦。）

Answer 2

我确定有人可以提出一些更好的建议，但是tokenize($yourstring, '/')[last()]可以完成工作：

dplyr::case_when()

Answer 3

使用data.table：

library(data.table)
setDT(variables)[, var5 := ifelse(var4 == "var1", var1, ifelse(var4 == "var2", var2, var3))]



    var1 var2 var3 var4 var5
1:    2   20  200 var1    2
2:    3   30  300 var2   30
3:    4   40  400 var3  400
4:    5   50  500 var1    5

Answer 4

variables=data.frame(var1=c(2,3,4,5), var2=c(20,30,40,50), 
                     var3=c(200,300,400,500), var4=c('var1','var2','var3','var1'))

library(tidyverse)

variables %>%
  mutate(var5 = pmap_chr(
    .l = .,
    .f = function(...){
      row <-  c(...)
      cols <- row["var4"] %>% `[[`(1)
      vals <- row[cols] %>% str_c()
      return(vals)
    }
  ))

#>   var1 var2 var3 var4 var5
#> 1    2   20  200 var1    2
#> 2    3   30  300 var2   30
#> 3    4   40  400 var3  400
#> 4    5   50  500 var1    5

^{由reprex package（v0.3.0）于2019-06-20参照mutate specific column by evaluating lookup cell value}

创建

R：基于另一个变量的因子水平的新变量值

4 个答案: