我可以编写这个代码，为虹膜数据集添加两列。第一个添加的列是前四列的总和。第二个添加的专栏是我的“编程”尝试。
iris.size <- iris %>%
mutate(Total =
apply(.[(1:4)], 1, sum)
) %>%
mutate(Size =
ifelse(
apply(.[(1:4)], 1, sum) != 0 &
.[2] > .[3], "Output1",
ifelse(
apply(.[(1:4)], 1, sum) == 0 &
.[2] > .[3], "Output2",
"Output3")
)
)
您会注意到此代码不会抛出任何错误，它会输出我想要输出的内容。但是看看当我尝试下一步分析时会发生什么。
iris.size %>% arrange(Size)
错误：列
Size必须是1d原子向量或列表
它必须是我的ifelse逻辑。正确？ Ifelse逻辑似乎很简单。如果条件1比output1，否则如果条件2比output2，否则output3。
我最终使用as.vector将iris.size $ Size强制转换为矢量，但我想知道我的逻辑首先出现在哪里，所以我不必在将来使用band aids。在一些谷歌搜索后，听起来像if语句优于R中的ifelse语句，但if语句似乎只适用于单个逻辑值，而不是向量。
当您运行代码时，您将此输出作为iris.size：
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Total Sepal.Width
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 9.5 Output1
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 9.4 Output1
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 9.4 Output1
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 11.4 Output1
它没有显示Size的原因是因为没有创建列Size。发生这种情况的原因是因为你将data.frame()类的两个对象与.[2] > .[3]进行比较，而不是.[, 2] > .[, 3]会发生的两个向量。
我仍在努力了解正在创造的东西。什么是Sepal.Width列？
使用以下内容调整您的：
iris.size <- iris %>% mutate(Total =
apply(.[(1:4)], 1, sum) ) %>% mutate(Size =
ifelse(
apply(.[(1:4)], 1, sum) != 0 &
.[,2] > .[,3], "Output1",
ifelse(
apply(.[(1:4)], 1, sum) == 0 &
.[,2] > .[,3], "Output2",
"Output3")
) )
iris.size
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Total Size
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 9.5 Output1
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 9.4 Output1
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 9.4 Output1
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 11.4 Output1
建议：
如果您有兴趣，这是代码的精简版本。如果需要，你可以用Sepal.Width和Sepal.Length替换.[,2]和.[,3]。
iris.size <- iris %>%
mutate(Total = rowSums(.[,sapply(., is.numeric)]),
Size = ifelse(Total != 0 & Sepal.Width > Sepal.Length, "Output1",
ifelse(Total == 0 & Sepal.Width > Sepal.Length, "Output2", "Output3")))%>%
arrange(Size)
iris.size
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Total Size
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 9.5 Output1
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 9.4 Output1
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 9.4 Output1
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 10.2 Output1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 11.4 Output1
利用rowwise并将事情分解为可读性......
iris.size <- iris %>%
mutate(Total =
apply(.[(1:4)], 1, sum)
)
iris.size <-iris.size %>% rowwise %>% mutate(Size =
if(
Total != 0 && Sepal.Width > Petal.Length) {
"Output1"
} else {
if(Total == 0 && Petal.Length > Petal.Length){
"Output2"
} else {
"Output3"}}
)
class(iris.size$Size)
[1] "character"
> iris.size %>% arrange(Size)
# A tibble: 150 x 7
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2
2 4.9 3.0 1.4 0.2
3 4.7 3.2 1.3 0.2
4 4.6 3.1 1.5 0.2
5 5.0 3.6 1.4 0.2
6 5.4 3.9 1.7 0.4
7 4.6 3.4 1.4 0.3
8 5.0 3.4 1.5 0.2
9 4.4 2.9 1.4 0.2
10 4.9 3.1 1.5 0.1
# ... with 140 more rows, and 3 more variables:
# Species <fctr>, Total <dbl>, Size <chr>
>
错误消息是由iris.size["Size"]是data.frame()类型的对象引起的。这可以通过str()函数确认：
> str(iris.size["Size"])
'data.frame': 150 obs. of 1 variable:
$ Size: chr [1:150, 1] "Output1" "Output1" "Output1" "Output1" ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : NULL
.. ..$ : chr "Sepal.Width"
>
使用as.vector()转换对象可以解决问题，因为数据框包含1列。