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分配观测基于在相同的R-数据帧另一向量的组

[英]Assign observations to a group based on another vector in the same R dataframe

我正在尝试根据网格正方形ID将区域分配给R中的数据框中的观察值。 我有以下数据框( df ):

      year month  square
    1 2000     2      A1
    2 2000     2      B2
    3 2000     2      H5
    4 2000     2      J9
    5 2000     2      A2
    6 2000     3      N8
    7 2000     3      M9
    8 2000     3      C7

我想为“区域”添加另一列,根据网格正方形将每个观测值分配给“北部”,“东部”,“南部”或“西部”。 我试过下面的for循环它什么也没做,

    for(i in 1:length(df$square))  {
    for(j in 1:length(N)) {
    if(df$square[i]==N[j]){
    df$area[i]=="N"}
    }
    }

    for(i in 1:length(df$square))  {
    if(any(df$square==N)==T){
    df$area[i]=="North"}
    }

其中“ N”是我创建的对象,其中包含位于北部的正方形,即:

    N <- c("A1","A2","B2")

我确实找到了以下相关问题,但是我想知道涉及字符时是否有所不同: 根据R中的另一列分配一个组号

任何帮助,将不胜感激。 谢谢

我建议不要再定义像N这样的向量,而是推荐使用第二个data.frame配对具有面积的正方形:

df <- data.frame(year = 2000,
                 month = c(2,2,2,2,2,3,3,3),
                 square = c("A1", "B2", "H5", "J9", "A2", "N8", "M9", "C7"),
                 stringsAsFactors = FALSE)
areas <- data.frame(square = c("A1", "A2", "B1", "H5", "J9", "M9", "N8"),
                    area = c("N", "N", "N", "W", "E", "S", "S"),
                    stringsAsFactors = FALSE)

这样,只需合并即可:

merge(df, areas, by = "square", all.x = TRUE)
#   square year month area
# 1     A1 2000     2    N
# 2     A2 2000     2    N
# 3     B2 2000     2 <NA>
# 4     C7 2000     3 <NA>
# 5     H5 2000     2    W
# 6     J9 2000     2    E
# 7     M9 2000     3    S
# 8     N8 2000     3    S

NA的原因是areas定义不完整。)

d <- data.frame(year = rep(2000, 8), month = rep(3,8),
            square = c("A1", "B2", "H5", "J9", "A2", "N8", "M9", "C7"))

N <- c("A1","A2","B2")

for(i in 1:nrow(d))  {
    if (d$square[i] %in% N) {
        d$area[i] <- "North"
    }
    else (
        d$area[i] <- "Somewhere Else"
    )
}

for循环中的else if()语句中的图层,用于其他基本方向ID向量

在R中,通常最好避免循环,尤其是嵌套循环。 对于这种情况,我更喜欢sapply()

N <- c("A1","A2","B2")
#assume these are the other designations
S <- c("H5", "J9")
E <- c("N8","M9")
W <- c("C7")

mydat$area<- sapply(mydat$square, function (x){
  if (x %in% N)  return("North")
  if (x %in% S)  return("South")
  if (x %in% E)  return("East")
  if (x %in% W)  return("West")
  else NA
  }) 
mydat

year month square  area
2000     2     A1 North
2000     2     B2 North
2000     2     H5 South
2000     2     J9 South
2000     2     A2 North
2000     3     N8  East
2000     3     M9  East
2000     3     C7  West

当你开始有大型数据集, *apply()函数会比R.循环更快

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