根据 R 中不同列的条件创建新变量

Question

有人可以帮我在 R 中创建一个新变量吗？ 我需要告诉 R 这样的事情：

data <- data %>% 
  mutate(c = if_else(x == y, x, ifelse(x != y, y, ifelse(is.na(x), y, ifelse(is.na(y), x, NA))))

当然，在这种形式下，它不起作用。 如果第一列中的值等于第二列中的值 - 使用第一列中的值，如果它们不相等 - 然后使用第二列中的值，如果第一列中有 NA，但是第二列中有一些值，然后使用第二列中的值。 如果第二列中有 NA，但第一列中有一些值，则使用第一列中的值。 （+ x 和 y 中的值是字符）

这是我希望的新变量“c”的结果：

X	是的	c
1	1	1
1	3	3
不适用	5	5
6	不适用	6
不适用	不适用	不适用

Answer 1

您实际上可以将其简化为一个if_else() ：

library(dplyr) 

data <- data %>%
  mutate(c = if_else(is.na(y), x, y))

结果：

   x  y  c
1  1  1  1
2  1  3  3
3 NA  5  5
4  6 NA  6
5 NA NA NA

或者对于相同的结果，使用dplyr::coalesce() ：

data <- data >%
  mutate(c = coalesce(y, x))

为什么这有效

对于您的第一个条件， if_else(x == y, x, …) — 如果x == y ，您选择x或y并不重要，因为它们的定义是相同的。 因此，您可以改为将其写为if_else(x == y, y, …)并获得相同的结果。 对于您的最后一个条件， ifelse(is.na(y), x, NA) - 只有在x == y和x != y和is.na(x)和is.na(y)时才会达到最终的NA都是FALSE ，这是不可能的。 所以你不需要它。 此时，所有剩余条件都会产生y ，除了一个——当y为NA时。 所以我们可以写成一个if_else()来反映这一点。

Answer 2

使用case_when package 中的dplyr ：

df <- data.frame(x=c(1,1,NA,6,NA),
                 y=c(1,3,5,NA,NA))

df <- df %>% 
        mutate(c=case_when(is.na(x) & !is.na(y) ~ y,
                           !is.na(x) & is.na(y) ~ x,
                           x==y ~ x,
                           x!=y ~ y))

Output：

> df
   x  y  c
1  1  1  1
2  1  3  3
3 NA  5  5
4  6 NA  6
5 NA NA NA

Answer 3

试试这个：我们可以使用两次ifelse和 with coalesce ：

df %>% 
  mutate(c = ifelse(x==y, x, y),
         c = ifelse(is.na(x) | is.na(y), coalesce(x,y), c))

   x  y  c
1  1  1  1
2  1  3  1
3 NA  5  5
4  6 NA  6
5 NA NA NA