提问人：Peter Thwaites 提问时间：9/28/2023 更新时间：9/28/2023 访问量：88
组合逻辑向量以创建非逻辑向量
Combine logical vectors to create non-logical vector
问：
我在数据框中有两个逻辑向量：
df <- data.frame(log1 = c(FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE), log2 = c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE))
我想通过结合这两者来制作第三列。但是，这个新列不应仅包含逻辑值。相反，它应该将三个值之一（“high”、“outlier”或“normal”）分配给第三列。“高”优先，因此第三列应显示第 5 行的“高”而不是“异常值”。
我想可以通过使用 和 来做到这一点，但我无法使用以下代码使其工作：ifelse
df$new <- NA
if(df$log1 == TRUE){
df$new <- "high"
} else if(df$log2 == TRUE) {
df$new <- "outlier"
} else {
df$new <- "normal"
}
谁能帮忙？
答：
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r2evans
9/28/2023
#1
这就是关于及其衍生物的全部内容。ifelse
基础 R
ifelse(df$log1, "high", ifelse(df$log2, "outlier", "normal"))
# [1] "outlier" "normal" "high" "normal" "high"
德普莱尔
我们可以嵌套，但嵌套通常鼓励我们使用 .dplyr::if_elsecase_when
library(dplyr)
df %>%
mutate(
new1 = if_else(log1, "high", if_else(log2, "outlier", "normal")),
new2 = case_when(log1 ~ "high", log2 ~ "outlier", TRUE ~ "normal")
)
# log1 log2 new1 new2
# 1 FALSE TRUE outlier outlier
# 2 FALSE FALSE normal normal
# 3 TRUE FALSE high high
# 4 FALSE FALSE normal normal
# 5 TRUE TRUE high high
数据表
同样，和：fifelsefcase
library(data.table)
as.data.table(df)[, new1 := fifelse(log1, "high", fifelse(log2, "outlier", "normal"))
][, new2 := fcase(log1, "high", log2, "outlier", default = "normal")][]
# log1 log2 new1 new2
# <lgcl> <lgcl> <char> <char>
# 1: FALSE TRUE outlier outlier
# 2: FALSE FALSE normal normal
# 3: TRUE FALSE high high
# 4: FALSE FALSE normal normal
# 5: TRUE TRUE high high
请注意，虽然上面使用波浪号公式，如 ，但变体使用交替参数 。dplyr::case_whencond1 ~ value1, cond2 ~ value2fcasecond1, value1, cond2, value2, ...)
此外，只要参数是常量，它就有效。如果需要动态默认值（即基于表内容），则需要有一个全真向量，如 中所示。default=fcase(..., rep(TRUE, .N), NEWVALUE)
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r2evans
9/28/2023
我很感激......我通常也很犹豫，我发现过去对我的答案进行了一些编辑，添加了我没有说或不想说的要点，这有点烦人。当然，很容易修复。您的编辑非常好，并受到鼓励。谢谢@jpsmith
5赞
asd-tm
9/28/2023
#2
在没有 / 的情况下尝试此操作：ifelse
df$new <- "normal"
df[df$log1, ]$new <- "high"
df[!df$log1 & df$log2, ]$new <- "outlier"
log1 log2 new
1 FALSE TRUE outlier
2 FALSE FALSE normal
3 TRUE FALSE high
4 FALSE FALSE normal
5 TRUE TRUE high
dplyr 解决方案：试试这个：
library(dplyr)
df %>%
mutate(new = ifelse(log1,
"high",
ifelse(log2,
"outlier",
"normal")
)
)
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r2evans
9/28/2023
这是一个很好的替代方法，而且效果很好！一个建议：每当我在代码中使用这种方法时，我总是把最高优先级的重新分配放在最后。虽然这里的逻辑是完全不重叠的（因此这些数据没有变化），但在更广义的意义上，逻辑可能不那么完美互补，让它最后可以确保它覆盖任何其他值。
2赞
jblood94
9/28/2023
#3
使用索引：
df$new <- with(df, c("normal", "outlier", "high", "high")[2L*log1 + log2 + 1L])
df
#> log1 log2 new
#> 1 FALSE TRUE outlier
#> 2 FALSE FALSE normal
#> 3 TRUE FALSE high
#> 4 FALSE FALSE normal
#> 5 TRUE TRUE high
@r2evans指出的解决方案是最快的，也是最节省内存的。索引胜出于基本解决方案。data.table
f1 <- function(df) {
within(df, new <- ifelse(log1, "high", ifelse(log2, "outlier", "normal")))
}
f2 <- function(df) {
df %>%
mutate(
new = if_else(log1, "high", if_else(log2, "outlier", "normal")),
)
}
f3 <- function(df) {
df %>%
mutate(
new = case_when(log1 ~ "high", log2 ~ "outlier", TRUE ~ "normal")
)
}
f4 <- function(df) {
setDT(df)[, new := fifelse(log1, "high", fifelse(log2, "outlier", "normal"))]
}
f5 <- function(df) {
setDT(df)[, new := fcase(log1, "high", log2, "outlier", default = "normal")]
}
f6 <- function(df) {
df$new <- "normal"
df[df$log1, ]$new <- "high"
df[!df$log1 & df$log2, ]$new <- "outlier"
df
}
f7 <- function(df) {
within(df, new <- c("normal", "outlier", "high", "high")[2L*log1 + log2 + 1L])
}
基准：
df <- data.frame(log1 = sample(!0:1, 1e5, 1), log2 = sample(!0:1, 1e5, 1))
bench::mark(
ifelse = f1(df),
if_else = f2(df),
case_when = f3(df),
fifelse = f4(df),
fcase = f5(df),
subsetting = f6(df),
indexing = f7(df),
check = FALSE # mix of data.table and data.frame
)
#> # A tibble: 7 × 6
#> expression min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#> <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm> <dbl> <bch:byt> <dbl>
#> 1 ifelse 40.32ms 41.9ms 24.0 10.32MB 12.0
#> 2 if_else 8.13ms 8.92ms 111. 9.95MB 33.0
#> 3 case_when 6.58ms 7.09ms 137. 7.36MB 45.7
#> 4 fifelse 1.68ms 2.01ms 483. 3.42MB 18.0
#> 5 fcase 1.45ms 1.57ms 618. 1.2MB 22.6
#> 6 subsetting 6.99ms 8.2ms 120. 10.85MB 59.9
#> 7 indexing 1.57ms 2.54ms 389. 4.27MB 50.9
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asd-tm
9/29/2023
点赞。我也会提供bitwShiftL(as.integer(log1), 1L) + as.integer(log2)
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asd-tm
9/29/2023
甚至bitwOr(bitwShiftL(as.integer(T), 1L), as.integer(T))
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df$new <- ifelse(df$log1, "high", ifelse(df$log2, "outlier", "normal"))应该工作。请注意，在处理逻辑时，您不需要 - R 隐式读取为“如果 x 为 TRUE，则执行......”就像“如果 x 是 FALSE，请执行 ....”x == TRUEif(x){...}if(!x){...}