R语言【dplyr】——case_when()是一般向量化的 if-else(),该函数允许您将多个 if_else() 语句矢量化

本文主要是介绍R语言【dplyr】——case_when()是一般向量化的 if-else(),该函数允许您将多个 if_else() 语句矢量化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Package dplyr version 1.1.4


Parameters

case_when(..., .default = NULL, .ptype = NULL, .size = NULL)

参数【...】<dynamic-dots> 一组两面公式(two-sided formulas)。

  • 公式左边(left hand side,LHS)决定了哪些值符合这种情况。
  • 公式右边(right hand side,RHS)提供了替换值。
  • LHS 输入的结果必须是逻辑向量。
  • RHS 输入将被强制转换为通用类型。
  • 所有输入的数据都将被回收利用,恢复到其平常大小。尽管如此,我们还是鼓励所有 LHS 输入的大小相同。
  • 循环主要适用于 RHS 输入,在这种情况下,您可能会提供一个大小为 1 的输入,它将被循环为 LHS 输入的大小。
  • 输入 NULL 将被忽略。

参数【.default】:当所有 LHS 输入返回 FALSE NA 时使用的值。

  • 参数【.default】的大小必须为 1 或与参数【...】计算出的通用大小相同。
  • 参数【.default】与 RHS 输入一起参与通用类型的计算。
  • LHS 条件中的 NA 值将被视为 FALSE,这意味着这些位置的结果将被分配为参数【.default】值。要以不同的方式处理条件中的缺失值,必须在它们落入参数【.default】之前明确地用另一个条件来捕获它们。这通常涉及 is.na(x) ~ value 的一些变体,以适应您对 case_when() 的使用。
  • 如果为 NULL(默认值),将使用缺失值。

参数【.ptype】:一个可选的原型,用于声明所需的输出类型。如果提供,将覆盖 RHS 输入的通用类型。

参数【.size】:一个可选的大小,用于声明所需的输出大小。如果提供,它将覆盖从参数【...】计算出的通用大小。


Value

一个向量,其大小与参数【...】中输入值计算出的共同大小相同,类型与参数【...】中 RHS 输入值的共同类型相同。


Examples

1. 最简单的例子

x <- 1:70
case_when(x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz",x %% 5 == 0 ~ "fizz",x %% 7 == 0 ~ "buzz",.default = as.character(x)
)
 [1] "1"         "2"         "3"         "4"         "fizz"      "6"        [7] "buzz"      "8"         "9"         "fizz"      "11"        "12"       
[13] "13"        "buzz"      "fizz"      "16"        "17"        "18"       
[19] "19"        "fizz"      "buzz"      "22"        "23"        "24"       
[25] "fizz"      "26"        "27"        "buzz"      "29"        "fizz"     
[31] "31"        "32"        "33"        "34"        "fizz buzz" "36"       
[37] "37"        "38"        "39"        "fizz"      "41"        "buzz"     
[43] "43"        "44"        "fizz"      "46"        "47"        "48"       
[49] "buzz"      "fizz"      "51"        "52"        "53"        "54"       
[55] "fizz"      "buzz"      "57"        "58"        "59"        "fizz"     
[61] "61"        "62"        "buzz"      "64"        "fizz"      "66"       
[67] "67"        "68"        "69"        "fizz buzz"

2. 与 if 语句一样,条件会按顺序进行检测,所以您应该将条件按照最严格到最宽松排列,否则会出现以下情况

x <- 1:70
case_when(x %%  5 == 0 ~ "fizz",x %%  7 == 0 ~ "buzz",x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz",.default = as.character(x)
)
 [1] "1"    "2"    "3"    "4"    "fizz" "6"    "buzz" "8"    "9"   
[10] "fizz" "11"   "12"   "13"   "buzz" "fizz" "16"   "17"   "18"  
[19] "19"   "fizz" "buzz" "22"   "23"   "24"   "fizz" "26"   "27"  
[28] "buzz" "29"   "fizz" "31"   "32"   "33"   "34"   "fizz" "36"  
[37] "37"   "38"   "39"   "fizz" "41"   "buzz" "43"   "44"   "fizz"
[46] "46"   "47"   "48"   "buzz" "fizz" "51"   "52"   "53"   "54"  
[55] "fizz" "buzz" "57"   "58"   "59"   "fizz" "61"   "62"   "buzz"
[64] "64"   "fizz" "66"   "67"   "68"   "69"   "fizz"

3. 如果元素不符合任何条件,那么就会触发参数【.default】,默认为NA

x <- 1:70
case_when(x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz",x %% 5 == 0 ~ "fizz",x %% 7 == 0 ~ "buzz",
)
 [1] NA          NA          NA          NA          "fizz"     [6] NA          "buzz"      NA          NA          "fizz"     
[11] NA          NA          NA          "buzz"      "fizz"     
[16] NA          NA          NA          NA          "fizz"     
[21] "buzz"      NA          NA          NA          "fizz"     
[26] NA          NA          "buzz"      NA          "fizz"     
[31] NA          NA          NA          NA          "fizz buzz"
[36] NA          NA          NA          NA          "fizz"     
[41] NA          "buzz"      NA          NA          "fizz"     
[46] NA          NA          NA          "buzz"      "fizz"     
[51] NA          NA          NA          NA          "fizz"     
[56] "buzz"      NA          NA          NA          "fizz"     
[61] NA          NA          "buzz"      NA          "fizz"     
[66] NA          NA          NA          NA          "fizz buzz"

4. 请注意,LHS 上的 NA 值将被视为 FALSE,并触发参数【.default】。如果要使用不同的值,必须明确处理它们。处理缺失值的具体方法取决于您使用的 LHS 条件集

x <- 1:70
x[2:4] <- NA_real_
case_when(x %% 35 == 0 ~ "fizz buzz",x %% 5 == 0 ~ "fizz",x %% 7 == 0 ~ "buzz",is.na(x) ~ "nope",.default = as.character(x)
)
 [1] "1"         "nope"      "nope"      "nope"      "fizz"     [6] "6"         "buzz"      "8"         "9"         "fizz"     
[11] "11"        "12"        "13"        "buzz"      "fizz"     
[16] "16"        "17"        "18"        "19"        "fizz"     
[21] "buzz"      "22"        "23"        "24"        "fizz"     
[26] "26"        "27"        "buzz"      "29"        "fizz"     
[31] "31"        "32"        "33"        "34"        "fizz buzz"
[36] "36"        "37"        "38"        "39"        "fizz"     
[41] "41"        "buzz"      "43"        "44"        "fizz"     
[46] "46"        "47"        "48"        "buzz"      "fizz"     
[51] "51"        "52"        "53"        "54"        "fizz"     
[56] "buzz"      "57"        "58"        "59"        "fizz"     
[61] "61"        "62"        "buzz"      "64"        "fizz"     
[66] "66"        "67"        "68"        "69"        "fizz buzz"

5. case_when() 对所有 RHS 表达式进行求值,然后通过提取所选(通过 LHS 表达式)部分来构建结果

y <- seq(-2, 2, by = .5)
case_when(y >= 0 ~ sqrt(y),.default = y
)
[1] -2.0000000 -1.5000000 -1.0000000 -0.5000000  0.0000000  0.7071068
[7]  1.0000000  1.2247449  1.4142136
Warning message:
In sqrt(y) : 产生了NaNs

6. 当你想创建一个依赖于现有变量复杂组合的新变量时,case_when() mutate() 中特别有用

starwars
# A tibble: 87 × 14name       height  mass hair_color skin_color eye_color birth_year<chr>       <int> <dbl> <chr>      <chr>      <chr>          <dbl>1 Luke Skyw…    172    77 blond      fair       blue            19  2 C-3PO         167    75 NA         gold       yellow         112  3 R2-D2          96    32 NA         white, bl… red             33  4 Darth Vad…    202   136 none       white      yellow          41.95 Leia Orga…    150    49 brown      light      brown           19  6 Owen Lars     178   120 brown, gr… light      blue            52  7 Beru Whit…    165    75 brown      light      blue            47  8 R5-D4          97    32 NA         white, red red             NA  9 Biggs Dar…    183    84 black      light      brown           24  
10 Obi-Wan K…    182    77 auburn, w… fair       blue-gray       57  
# ℹ 77 more rows
# ℹ 7 more variables: sex <chr>, gender <chr>, homeworld <chr>,
#   species <chr>, films <list>, vehicles <list>, starships <list>
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
starwars %>%select(name:mass, gender, species) %>%mutate(type = case_when(height > 200 | mass > 200 ~ "large",species == "Droid" ~ "robot",.default = "other"))
# A tibble: 87 × 6name               height  mass gender    species type <chr>               <int> <dbl> <chr>     <chr>   <chr>1 Luke Skywalker        172    77 masculine Human   other2 C-3PO                 167    75 masculine Droid   robot3 R2-D2                  96    32 masculine Droid   robot4 Darth Vader           202   136 masculine Human   large5 Leia Organa           150    49 feminine  Human   other6 Owen Lars             178   120 masculine Human   other7 Beru Whitesun Lars    165    75 feminine  Human   other8 R5-D4                  97    32 masculine Droid   robot9 Biggs Darklighter     183    84 masculine Human   other
10 Obi-Wan Kenobi        182    77 masculine Human   other
# ℹ 77 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

7. case_when() 不是一个整洁的条件函数。如果想重复使用相同的模式,请在自定义函数中调用 case_when()

case_character_type <- function(height, mass, species) {case_when(height > 200 | mass > 200 ~ "large",species == "Droid" ~ "robot",.default = "other")
}case_character_type(150, 250, "Droid")
case_character_type(150, 150, "Droid")
[1] "large"
[1] "robot"

8. 上述函数也可在 mutate() 中使用

starwars %>%mutate(type = case_character_type(height, mass, species)) %>%pull(type)
 [1] "other" "robot" "robot" "large" "other" "other" "other" "robot"[9] "other" "other" "other" "other" "large" "other" "other" "large"
[17] "other" "other" "other" "other" "other" "robot" "other" "other"
[25] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[33] "other" "other" "other" "large" "large" "other" "other" "other"
[41] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[49] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "large"
[57] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[65] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "large" "large"
[73] "other" "robot" "other" "other" "other" "large" "large" "other"
[81] "other" "large" "other" "other" "other" "robot" "other"

9. case_when() 忽略 NULL 输入。当你想只在特定条件下使用模式时,这很有用。在这里,我们将利用 if 在没有 else 子句时返回 NULL 这一事实。

case_character_type <- function(height, mass, species, robots = TRUE) {case_when(height > 200 | mass > 200 ~ "large",if (robots) species == "Droid" ~ "robot",.default = "other")
}starwars %>%mutate(type = case_character_type(height, mass, species, robots = FALSE)) %>%pull(type)
 [1] "other" "other" "other" "large" "other" "other" "other" "other"[9] "other" "other" "other" "other" "large" "other" "other" "large"
[17] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[25] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[33] "other" "other" "other" "large" "large" "other" "other" "other"
[41] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[49] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "large"
[57] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other" "other"
[65] "other" "other" "other" "other" "other" "other" "large" "large"
[73] "other" "other" "other" "other" "other" "large" "large" "other"
[81] "other" "large" "other" "other" "other" "other" "other"

每种情况都按顺序进行检测,每个元素的第一个匹配值决定了其在输出向量中的相应值。如果没有匹配的情况,则使用 参数【.default】 作为最后的 "else "声明。

这篇关于R语言【dplyr】——case_when()是一般向量化的 if-else(),该函数允许您将多个 if_else() 语句矢量化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/534853

相关文章

Go语言中make和new的区别及说明

《Go语言中make和new的区别及说明》:本文主要介绍Go语言中make和new的区别及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1 概述2 new 函数2.1 功能2.2 语法2.3 初始化案例3 make 函数3.1 功能3.2 语法3.3 初始化

MySQL 中的 CAST 函数详解及常见用法

《MySQL中的CAST函数详解及常见用法》CAST函数是MySQL中用于数据类型转换的重要函数,它允许你将一个值从一种数据类型转换为另一种数据类型,本文给大家介绍MySQL中的CAST... 目录mysql 中的 CAST 函数详解一、基本语法二、支持的数据类型三、常见用法示例1. 字符串转数字2. 数字

Python内置函数之classmethod函数使用详解

《Python内置函数之classmethod函数使用详解》:本文主要介绍Python内置函数之classmethod函数使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录1. 类方法定义与基本语法2. 类方法 vs 实例方法 vs 静态方法3. 核心特性与用法(1编程客

Python函数作用域示例详解

《Python函数作用域示例详解》本文介绍了Python中的LEGB作用域规则,详细解析了变量查找的四个层级,通过具体代码示例,展示了各层级的变量访问规则和特性,对python函数作用域相关知识感兴趣... 目录一、LEGB 规则二、作用域实例2.1 局部作用域(Local)2.2 闭包作用域(Enclos

MySQL count()聚合函数详解

《MySQLcount()聚合函数详解》MySQL中的COUNT()函数,它是SQL中最常用的聚合函数之一,用于计算表中符合特定条件的行数,本文给大家介绍MySQLcount()聚合函数,感兴趣的朋... 目录核心功能语法形式重要特性与行为如何选择使用哪种形式?总结深入剖析一下 mysql 中的 COUNT

Go语言中nil判断的注意事项(最新推荐)

《Go语言中nil判断的注意事项(最新推荐)》本文给大家介绍Go语言中nil判断的注意事项,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1.接口变量的特殊行为2.nil的合法类型3.nil值的实用行为4.自定义类型与nil5.反射判断nil6.函数返回的

Go语言数据库编程GORM 的基本使用详解

《Go语言数据库编程GORM的基本使用详解》GORM是Go语言流行的ORM框架,封装database/sql,支持自动迁移、关联、事务等,提供CRUD、条件查询、钩子函数、日志等功能,简化数据库操作... 目录一、安装与初始化1. 安装 GORM 及数据库驱动2. 建立数据库连接二、定义模型结构体三、自动迁

MySQL 中 ROW_NUMBER() 函数最佳实践

《MySQL中ROW_NUMBER()函数最佳实践》MySQL中ROW_NUMBER()函数,作为窗口函数为每行分配唯一连续序号,区别于RANK()和DENSE_RANK(),特别适合分页、去重... 目录mysql 中 ROW_NUMBER() 函数详解一、基础语法二、核心特点三、典型应用场景1. 数据分

Mysql常见的SQL语句格式及实用技巧

《Mysql常见的SQL语句格式及实用技巧》本文系统梳理MySQL常见SQL语句格式,涵盖数据库与表的创建、删除、修改、查询操作,以及记录增删改查和多表关联等高级查询,同时提供索引优化、事务处理、临时... 目录一、常用语法汇总二、示例1.数据库操作2.表操作3.记录操作 4.高级查询三、实用技巧一、常用语

MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码

《MySQL数据库的内嵌函数和联合查询实例代码》联合查询是一种将多个查询结果组合在一起的方法,通常使用UNION、UNIONALL、INTERSECT和EXCEPT关键字,下面:本文主要介绍MyS... 目录一.数据库的内嵌函数1.1聚合函数COUNT([DISTINCT] expr)SUM([DISTIN