[英]R - create new column in data frame based on conditional
我需要在數據框中創建一列yrs,以自動將每個yr標識為"leap"
或"reg"
(常規)。
到目前為止,這是我所擁有的:
划定時間段
year<-(2009:2017)
在該時間段內創建具有單個列的數據框
prd_df<-data.frame(year)
創建一個空列,其中將標識"leap"
和"reg"
年
prd_df["leap"]<-NA
有條件循環的鹼基識別
for(i in 1:length(prd_df$year)){
if((prd_df$year[i]%%4==0)&(prd_df$year[i]%%100!=0)){
prd_df$leap<-'leap'
}else if((prd_df$year[i]%%4==0)&(prd_df$year[i]%%100==0)&(prd_df$year[i]%%400==0)){
prd_df$leap<-'leap'
}else{
prd_df$leap<-'reg'
}
}
從結果數據框中創建一個表。
write.table(prd_df,
file = "prd.csv",
row.names = F, col.names = T,
sep = "\t")
這是我得到的:
"year" "leap"
2009 "reg"
2010 "reg"
2011 "reg"
2012 "reg"
2013 "reg"
2014 "reg"
2015 "reg"
2016 "reg"
2017 "reg"
在上面的示例中,第二列中應將2012和2016標識為"leap"
,但它不起作用。 作為其他代碼的一部分,該條件以前已經可以正常工作,但是我現在無法使其正常工作。 可能無法將prd_df$year
識別為數字嗎?
任何建議將不勝感激。
謝謝
我們可以用ifelse
prd_df$leap <- with(prd_df, ifelse(year %%4== 0 & year %%100 !=0, "leap", "reg"))
prd_df$leap
#[1] "reg" "reg" "reg" "leap" "reg" "reg" "reg" "leap" "reg"
或與case_when
從dplyr
library(dplyr)
prd_df %>%
mutate(leap = case_when(year %%4 == 0 & year %% 100 !=0 ~ "leap",
TRUE ~"reg"))
# year leap
#1 2009 reg
#2 2010 reg
#3 2011 reg
#4 2012 leap
#5 2013 reg
#6 2014 reg
#7 2015 reg
#8 2016 leap
#9 2017 reg
對於您的代碼,將新值分配給列leaf
時,您錯過了[i]
year<-(2009:2017)
prd_df<-data.frame(year)
prd_df["leap"]<-NA
for(i in 1:length(prd_df$year)){
if((prd_df$year[i]%%4==0)&(prd_df$year[i]%%100!=0)){
prd_df$leap[i]<-'leap'#add [i] here
}
else if((prd_df$year[i]%%4==0)&(prd_df$year[i]%%100==0)&(prd_df$year[i]%%400==0)){
prd_df$leap[i]<-'leap' #add [i] here
}else{
prd_df$leap[i]<-'reg'#add [i] here
}
}
prd_df
year leap
1 2009 reg
2 2010 reg
3 2011 reg
4 2012 leap
5 2013 reg
6 2014 reg
7 2015 reg
8 2016 leap
9 2017 reg
ifelse
多個條件
with(prd_df, ifelse(year %%4== 0 & year %%100 !=0, "leap", ifelse(year %%4== 0 & year %%100 !=0&year%%400==0,"leap","reg")))
[1] "reg" "reg" "reg" "leap" "reg" "reg" "reg" "leap" "reg"
嘗試搜索lubridate軟件包-我認為應該有功能來檢查年份是否飛躍。 對於條件,請從dplyr軟件包中使用mutate與case_when。
整個代碼不應超過5行:)
library(dplyr)
library(lubridate)
year_df <- data_frame(year = 1999:2017)
year_df <- year_df %>%
mutate(leap = ifelse(leap_year(.$year), "leap", "reg"))
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