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r - 行中的条件标签

问题描述

我想根据其他行中的条件标记行。

基本上，我要查找的是如果该行NA然后查找具有非 NA 的行并使用它的sd_value列来决定是否用它的标签标记 NA 行，否则用 NA 标记它。我希望这个解释是直截了当的。

所以可以说我们有

df <- data.frame(value = c(0.5,1,0.6,1.2), sd_value=c(0.1,0.5,0.2,0.8),
             label = c("good", "bad",NA,NA))


> df
  value sd_value label
1   0.5      0.1  good
2   1.0      0.1   bad
3   0.6      0.5    NA
4   1.2      0.8    NA

要标记例如第 3 行，我需要检查该行的值，然后检查它们是否位于'good'或'bad'value±2*sd_value 之间。如果是这样，请标记它们good或bad.

预期输出

> df
  value sd_value label
1   0.5      0.1  good
2   1.0      0.1   bad
3   0.6      0.5  good   #because 0.6 is ±2*sd_value of 1st row value 
4   1.2      0.8   bad   #because 1.2 is ±2*sd_value of 2nd row value

为了更概括这个问题，可以说我们有这样的数据

df <- data.frame(value = c(0.5, 1,8, 1.2, 2.4,0.4,6,2,5.7, 9),   
                 sd_value=c(0.1, 0.1,1, 0.2,0.2,0.1,0.4,0.2,0.1,0.1),
                 label = c("good",NA,"beautiful","bad", NA,NA,"ugly","dirty",NA,NA))


> df
   value sd_value     label
1    0.5      0.1      good
2    1.0      0.1      <NA>
3    8.0      1.0 beautiful
4    1.2      0.2       bad
5    2.4      0.2      <NA>
6    0.4      0.1      <NA>
7    6.0      0.4      ugly
8    2.0      0.2     dirty
9    5.7      0.1      <NA>
10   9.0      0.1      <NA>

根据条件，预期输出应如下所示

> df
   value sd_value     label
1    0.5      0.1      good #original label
2    1.0      0.1      bad
3    8.0      1.0      beautiful #original label
4    1.2      0.2      bad
5    2.4      0.2      dirty
6    0.4      0.1      good
7    6.0      0.4      ugly #original label
8    2.0      0.2      dirty #original label
9    5.7      0.1      ugly 
10   9.0      0.1      beautiful

那些基于±2*sd_value非 NA 行值更改的 NA 行。

标签： ralgorithmdplyr

解决方案

我们可以对NA行“值”进行子集化，并使用与“好”“标签”对应的“值”、“sd”进行检查，使用数字索引或使用ifelse和将逻辑向量（“i2”）更改为“好/坏”根据索引 ('i1') 将输出分配回列

i1 <- is.na(df$label)
i2 <- df$value[i1] < abs(df$value[1] + 2 * df$sd_value[1])
df$label[i1] <- c("bad", "good")[(i2 + 1)]

它可以包装在一个函数中

f1 <- function(data, lblCol, valCol, sdCol){
     i1 <- is.na(df[[lblCol]])
     gd <- which(df[[lblCol]] == "good")
     i2 <- df[[valCol]][i1] < abs(df[[valCol]][gd] + 2 * df[[sdCol]][gd])
     df[[lblCol]][i1] <- c("bad", "good")[(i2 + 1)]
     df
  }

f1(df, "label", "value", "sd_value")
#  value sd_value label
#1   0.5      0.1  good
#2   1.0      0.5   bad
#3   0.6      0.2  good
#4   1.2      0.8   bad

更新

使用更新后的数据集，我们提取“标签”为非 NA 的行，arrange按升序排列并使用它cut来剪切“值”以获得正确的“标签”

library(dplyr) 
df1 <- df %>% 
      filter(!is.na(label)) %>% 
      transmute(label, v1 = value + 2 * sd_value) %>%
      arrange(v1)
df %>% 
    mutate(label = cut(value, breaks = c(-Inf, df1$v1), labels = df1$label)) 
#   value sd_value     label
#1    0.5      0.1      good
#2    1.0      0.1       bad
#3    8.0      1.0 beautiful
#4    1.2      0.2       bad
#5    2.4      0.2     dirty
#6    0.4      0.1      good
#7    6.0      0.4      ugly
#8    2.0      0.2     dirty
#9    5.7      0.1      ugly
#10   9.0      0.1 beautiful

或者同样的逻辑base R

df1 <- transform(na.omit(df), v1 = value + 2 * sd_value)[3:4]
df$label <- cut(df$value,  breaks = c(-Inf, df1$v1), labels = df1$label)

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