ifelse 中的条件：多列/变量中的值

Question

这可能很简单：

我喜欢创建条件“变量B或变量A中的值”。

有效的是这样的：

var1 %in% c("value1", "value2") 条件：var1 是 value1 或 value2

var2 | var3 %in% 1 条件：var1 为 1 或 var2 为 1（var1 和 var2 是 0/1 的假人）

有了这些，我可以绕过重复的代码：

var1 == "value1" | var1 == "value2"

和

var2 == 1 | var3 == 1

我要更换的是

var4 == "value1" | var5 == "value1"

可重现的例子：

（我省略了 var1-var3）

var4 <- c("value1", "valuex")
var5 <- c("valuey", "value1")

df <- data.frame(var4, var5)

我使用 dplyr 包中的 case_when() 但它也应该与基础 R ifelse 一起使用。

df <- df %>% mutate(newvar= case_when( CONDITION HERE ~ "value1", 
                     TRUE~"else"))

如果在 var1 或 var2 中有 value1，则新变量应为 value1

（关于 stackoverflow 的第一个问题。抱歉有任何不清楚的地方。）

Answer 1

如果我们需要检查每行的任何一列中是否存在“value1”，请使用filter_allwithany_vars

df %>%
  filter_all(any_vars(. =="value1"))

对于特定的列子集，请使用 filter_at

df %>%
   filter_at(vars(matches("var\\d+")), any_vars(.== "value1"))

要创建基于多列比较的二进制列，请使用mutate_at（或者mutate_all如果需要比较所有列），reduce将其绑定到单个逻辑/整数向量并将其绑定为列以在数据集中创建新列

library(dplyr)
library(purrr)
df %>% 
  mutate_at(vars(matches("var\\d+")), funs(.=="value1")) %>% 
  reduce(`|`) %>%
  as.integer %>%
  bind_cols(df, new_var = .)

或者正如评论中提到的@Nick，我们可以使用across( dplyrversion >1.0.0) 而不是已弃用的mutate_at

df %>%
   mutate(across(matches("var\\d+"), ~!is.na(.)))

Answer 2

var4 == "value1" | var5 == "value1"相当于any(c(var4,var5)=="value1")

在 data.frame 中你可以这样做：

df$new_col <- apply(df[,c("var4","var5")] == "value1",1,any)