在 R 中过滤两个条件并合并到一个数据表中

Question

我有下表：

总调整	准确性
1	1
2	2
4	5
1	3

并希望通过 totalAdjustments 将其分为两组：

group1：totalAdjustments == 1（命名为：oneAdjustment）

group2：totalAdjustments >= 2（命名为：twoOrMoreAdjustments）

得到下表：

调整次数	准确性
一次调整	1
两次或多次调整	2
两次或多次调整	5
一次调整	3

我目前使用 fread 导入我的 csv

结果 <- fread("data.csv")

Answer 1

基数R

您可以ifelse使用ifelse ：

ifelse(dat$totalAdjustments > 1, "twoOrMore", "one")
# [1] "one"       "twoOrMore" "twoOrMore" "one"      
dat$totalAdjustments <- ifelse(dat$totalAdjustments > 1, "twoOrMore", "one")
dat
#   totalAdjustments accuracy
# 1              one        1
# 2        twoOrMore        2
# 3        twoOrMore        5
# 4              one        3

dplyr

library(dplyr)
dat %>%
  mutate(totalAdjustments = if_else(totalAdjustments > 1, "twoOrMore", "one"))
#   totalAdjustments accuracy
# 1              one        1
# 2        twoOrMore        2
# 3        twoOrMore        5
# 4              one        3

---

如果这被扩展为包括另一个数字，也许

大于 3 --> "tooMany"

然后我会从一个简单的ifelse流程转移到cut ：

dat %>%
  mutate(totalAdjustments = cut(totalAdjustments, c(0, 1, 3, Inf), c("one", "twoOrMore", "tooMany")))
#   totalAdjustments accuracy
# 1              one        1
# 2        twoOrMore        2
# 3          tooMany        5
# 4              one        3

请注意， totalAdjustments现在是 class factor而不是character ； 差异可能没什么，但如果您不打算上课，通常会导致意想不到的结果； 在这种情况下，用as.character包裹它，如= as.character(cut(...)) 。