R - 使用带逻辑值的开关

Question

switch() 接受它作为第一个参数

"EXPR表达式,用于评估数字或字符串."

但是,是否可以强制使用逻辑？如果是这样,我在这段代码中做了别的错吗？

我有一个包含数据框中逻辑值的列,我想根据逻辑参数编写一个包含数据框中现有数据值的新列:

exampleCurrent <- data.frame(value = c(5.5, 4.5, 4, 2.9, 2),
                         off = as.logical(c("F", "F", "T", "T", "F")),
                         extremeValue = as.logical(c("F", "F", "F", "F", "T")),
                         eclMinWork = c(5, 5.3, 5, 4.7, 3),
                         eclMinOff = c(4, 3.2, 3, 4, 3))

我想谈谈这个问题:

exampleWanted <- data.frame(value = c(5.5, 4.5, 4, 2.9, 2),
                        off = as.logical(c("F", "F", "T", "T", "F")),
                        extremeValue = as.logical(c("F", "F", "F", "F", "T")),
                        eclMinWork = c(5, 5.3, 5, 4.7, 4),
                        eclMinOff = c(4, 3.2, 3, 4, 3),
                        output = c(5, 4.5, 3, 2.9, 3))

选择号码的规则是:

1. 检查off.如果off为FALSE,请从value或中选择eclMinWork.如果off为TRUE,请从value或中选择eclMinOff
2. 检查extremeValue.如果extreneValue= FALSE,请选择value步骤1中较小的和字段.如果extremeValue= TRUE,请从步骤1中的字段中选择值.

我已经成功地写了一个ifelse()表演,但我想知道我是否可以使用switch.

exampleGenerated <- cbind(exampleCurrent, bestCase =
                          switch(exampleCurrent$off,
                                 FALSE = ifelse(exampleCurrent$value<exampleCurrent$eclMinWork,exampleCurrent$value, exampleCurrent$eclMinWork),
                                 TRUE = ifelse(exampleCurrent$value<exampleCurrent$eclMinOff,exampleCurrent$value, exampleCurrent$eclMinOff)))

上面抛出一个错误,我假设FALSE不是一个字符,并且(在它的表面上)不是数字或字符:

Error: unexpected '=' in: switch(exampleCurrent$off, FALSE ="

但是,我在包装as.numeric和as.character变量周围的尝试也失败了.有没有办法做到这一点,或者我错过了我的代码中的根本错误？

Answer 1

您不需要switch执行此任务.使用ifelse和更容易pmin:

tmp <- with(exampleCurrent, ifelse(off, eclMinOff, eclMinWork))
transform(exampleCurrent, 
          bestCase = ifelse(extremeValue, tmp, pmin(value, tmp)))

#   value   off extremeValue eclMinWork eclMinOff bestCase
# 1   5.5 FALSE        FALSE        5.0       4.0      5.0
# 2   4.5 FALSE        FALSE        5.3       3.2      4.5
# 3   4.0  TRUE        FALSE        5.0       3.0      3.0
# 4   2.9  TRUE        FALSE        4.7       4.0      2.9
# 5   2.0 FALSE         TRUE        3.0       3.0      3.0