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r - 基于另一列中的变量填充 R [使用 if 语句？] 中的一列

问题描述

我正在努力解决的一个看似简单的任务：

我收集了行为数据并有一列（“行为”），我在其中记录了正在发生的行为。我想将这些行为分组并用类别名称填写一列（“BehaviorGroup”）。

这看起来如何的一个例子：

Behavior      BehaviorGroup
bite          aggressive contact
ram           aggressive contact
avoid         avoid
fast-approach aggressive approach
flee          avoid
fast-approach aggressive approach

etc.

所以我想使用 Behavior 列下列出的行为（我已经有）来根据类别填写 BehaviorGroup 列（当前为空）。

对于上面的例子：“bite”和“ram”是“aggressive contact”，“avoid”和“flee”是“avoid”，“fast-approach”是“aggressive approach”

我还有很多，但我希望这足以开始如何处理代码来做到这一点！我将不胜感激任何和所有的帮助！

根据给出的示例，这是我将使用的代码：

Behavior <- c("bite", "ram", "avoid", "fast-approach", "flee", "fast-approach")
BehaviorGroup <- c("NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA")
data.frame(Behavior,BehaviorGroup)

我只是想填写 BehaviorGroup 列。先感谢您！

标签： rif-statementrename

解决方案

使用case_when来自dplyr

library(tidyverse)
df %>% 
  mutate_if(is.factor, as.character) %>% 
  mutate(BehaviorGroup = case_when(Behavior %in% c("bite", "ram") ~ "aggressive contact",
                                   Behavior %in% c("avoid", "flee") ~ "flee",
                                   Behavior %in% c("fast-approach") ~ "aggressive approach"))

       Behavior       BehaviorGroup
1          bite  aggressive contact
2           ram  aggressive contact
3         avoid                flee
4 fast-approach aggressive approach
5          flee                flee
6 fast-approach aggressive approach

或者如果你喜欢base和ifelse

df$BehaviorGroup <-ifelse(df$Behavior %in% c("bite", "ram"), "aggressive contact", NA)
df$BehaviorGroup[is.na(df$BehaviorGroup) == TRUE] <-ifelse(df$Behavior[is.na(df$BehaviorGroup) == TRUE] %in% c("avoid", "flee"), "flee", NA)
df$BehaviorGroup[is.na(df$BehaviorGroup) == TRUE] <-ifelse(df$Behavior[is.na(df$BehaviorGroup) == TRUE] %in% c("fast-approach"), "aggressive approach", NA)

df
       Behavior       BehaviorGroup
1          bite  aggressive contact
2           ram  aggressive contact
3         avoid                flee
4 fast-approach aggressive approach
5          flee                flee
6 fast-approach aggressive approach

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