有条件地将字符串转换为特定的数值

Question

我确信这有一个简单的答案，但我扫描了堆栈溢出并且无法找到解决方案。似乎可能是sapply和ifelse函数的组合可以完成这项工作（但我不确定）。

所以我有一个包含字符的数据框，除了一列是数值。

####Create dataframe which needs converting
df <- data.frame(Sample_1 = rep(letters[1:3], each = 3),
             Sample_2 = rep("a", times = 9))
df$Number <- rep(seq(from=1,to=3,by=1))

我想将此数据框中的字符转换为特定数字。需要转换的字符取决于最后一列中的数字。所以标准是：

• 如果Number = 1，则a应更改为30，b应更改为20，c应更改为10
• 如果Number = 2，则a应更改为35，b应更改为25，c应更改为15
• 如果Number = 3，则a应更改为40，b应更改为30，c应更改为20

这是一个突出显示此转换的数据框

A <- c(30,20,10)
B <- c(35,25,15)
C <- c(40,30,20)
Conversion_df <- data.frame(A, B,C)

这是所需的输出。

Final <- data.frame(Sample_1 = c(30,20,10,35,25,15,40,30,20),
                Sample_2 = c(30,20,10,30,20,10,30,20,10))

预先感谢您的任何帮助。

Answer 1

首先，我们可以使用if语句创建一个函数来评估样本：

valuate_sample <- function(x,y) {
    ifelse(y==1, ifelse(x=='a',30, ifelse(x=='b',20, 10)),
           ifelse(y==2, ifelse(x=='a',35, ifelse(x=='b',25, 15)),
                  ifelse(y==3, ifelse(x=='a',40, ifelse(x=='b',30, 20)),0)))
}

我们只需要在您的数据框中使用该函数：

df <- df %>% 
    mutate(
        Sample_1 = valuate_sample(Sample_1, Number),
        Sample_2 = valuate_sample(Sample_2, Number)
        )

结果：

Answer 2

我也有一个dplyr解决方案，但使用case_when，这可能更透明一点。这个想法取自这个答案https://stackoverflow.com/a/24459900/5795592

 library(dplyr)
 df %>% mutate( # Sample_1
                    Sample_1_conv = case_when( Number == 1 & Sample_1 == "a" ~ 30
                        , Number == 1 & Sample_1 == "b" ~ 25
                        , Number == 1 & Sample_1 == "c" ~ 10
                        , Number == 2 & Sample_1 == "a" ~ 35
                        , Number == 2 & Sample_1 == "b" ~ 25
                        , Number == 2 & Sample_1 == "c" ~ 15
                        , Number == 3 & Sample_1 == "a" ~ 40
                        , Number == 3 & Sample_1 == "b" ~ 30
                        , Number == 3 & Sample_1 == "c" ~ 20)
                        # Sample_2
                    , Sample_2_conv = case_when( Number == 1 & Sample_2 == "a" ~ 30
                                               , Number == 1 & Sample_2 == "b" ~ 25
                                               , Number == 1 & Sample_2 == "c" ~ 10
                                               , Number == 2 & Sample_2 == "a" ~ 35
                                               , Number == 2 & Sample_2 == "b" ~ 25
                                               , Number == 2 & Sample_2 == "c" ~ 15
                                               , Number == 3 & Sample_2 == "a" ~ 40
                                               , Number == 3 & Sample_2 == "b" ~ 30
                                               , Number == 3 & Sample_2 == "c" ~ 20)
                        )

Answer 3

根据@skulden在评论中描述的代码，您还可以在所有期望的列（即在数据帧中编码为因子的那些列）中自动应用“valuate_sample”函数。

以下是@skulden在上一个答案中突出显示的功能。

valuate_sample <- function(x,y) {
ifelse(y==1, ifelse(x=='a',30, ifelse(x=='b',20, 10)),
       ifelse(y==2, ifelse(x=='a',35, ifelse(x=='b',25, 15)),
              ifelse(y==3, ifelse(x=='a',40, ifelse(x=='b',30, 20)),0)))
}

以下是如何将其应用于所有列。

for(column in names(df)) { if(is.factor(df[,column])){

   df[,column] <- valuate_sample(df[,column], df[,'Number'])

}