在某种情况下重新编码列中的值时如何正确使用case_when？

Question

我有一个带有2个变量的数据框：

Correct FACE.RESP
1       1         1
2       2         1
3       1         2
4       2         2
5       2         2
6       2         1

我想重新编码/替换'FACE.RESP'列中的值，如果'FACE.RESP'中的值与'Correct'中的值匹配，则'FACE.RESP'中的值应为重写为1。如果'FACE.RESP'中的值与'Correct'中的值不匹配，则'FACE.RESP'中的值应重新编码为0。

我尝试使用mutate和case_when以下代码：

mutate(FACE.RESP = case_when(FACE.RESP == Correct ~ '1', FACE.RESP <= Correct ~ '0', FACE.RESP >= Correct ~ '1'))

但是结果是这样的：

Correct FACE.RESP
5        2         2
6        2         1
7        1        NA
8        2        NA
9        2        NA
10       1        NA

有人可以建议如何实现所需的结果，并解释上述代码行有什么问题吗？

Answer 1

您只需要检查FACE.RESP和Correct值相同的一种情况，并将所有其他值分配为0。

library(dplyr)
df %>% mutate(FACE.RESP = case_when(FACE.RESP == Correct ~ 1,TRUE ~ 0))

#  Correct FACE.RESP
#1       1         1
#2       2         0
#3       1         0
#4       2         1
#5       2         1
#6       2         0

但是，更简单的方法是比较两列，并在开始时使用+将逻辑值转换为整数值。

df$FACE.RESP <- +(df$Correct == df$FACE.RESP)

数据

df <- structure(list(Correct = c(1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L), FACE.RESP = c(1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6"))

Answer 2

我们可以使用as.integer

df$FACE.RESP <- as.integer(df$Correct == df$FACE.RESP)

数据

df <- structure(list(Correct = c(1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L), FACE.RESP = c(1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6"))

Answer 3

这里是另一个dplyr解决方案。

library(dplyr)

df %>% mutate(FACE.RESP = +(Correct == FACE.RESP))
#  Correct FACE.RESP
#1       1         1
#2       2         0
#3       1         0
#4       2         1
#5       2         1
#6       2         0