我有数据框:
a<-c(1,2,3,4)
b<-c(1988,1970,1999,2000)
years_practicing<-rep(NA,4)
df<-data.frame("ID"=a, "grad_year"=b, "years_practicing"=years_practicing)
看起来像:
ID grad_year years_practicing
1 1988 NA
2 1970 NA
3 1999 NA
4 2000 NA
现在我想这样做(这是伪代码!):
if (ID=1 || ID=2)
{
years_practicing[corresponding cell]<-2017-grad_year
}
if (ID=3 || ID=4)
{
years_practicing[corresponding cell]<-2018-grad_year
}
实现这一目标:
ID grad_year years_practicing
1 1988 29
2 1970 47
3 1999 19
4 2000 18
我知道如何以过程方式(使用 while
循环和 if
语句)来完成,但我想以矢量化方式来完成。
我试过这个(和类似的变体):
year_2017_start<-c(1, 2)
year_2018_start<-c(3,4)
df$years_practicing[any(df$ID == year_2017_start)]<- 2017-df$grad_yr
df$years_practicing[any(df$ID == year_2018_start)]<- 2018-df$grad_yr
但是收到错误:
Error in df$years_practicing[any(df$ID == year_2017_start)] <- 2017 - :
replacement has length zero
> df$years_practicing[any(df$ID == year_2018_start)]<- 2018-df$grad_yr
Error in df$years_practicing[any(df$ID == year_2018_start)] <- 2018 - :
replacement has length zero
问题:
如何改进我的代码以使其工作。 (需要回答)
有没有更快的方法来达到类似的结果? (可选)
最佳答案
此单行代码仅使用基数 R。如果 ID 为 1 或 2,则显示的 %in%
表达式的计算结果为 TRUE,否则计算结果为 FALSE。从 2018 中减去时,它们分别转换为 1 和 0,然后我们从中减去 grad_year
。
transform(df, years_practicing = 2018 - (ID %in% 1:2) - grad_year)
给予:
ID grad_year years_practicing
1 1 1988 29
2 2 1970 47
3 3 1999 19
4 4 2000 18
关于r - 根据条件更改变量值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57699242/