数据框根据其他列创建新列

Question

我有一个数据框：

df <- data.frame('a'=c(1,2,3,4,5), 'b'=c(1,20,3,4,50))
df
    a    b
1   1    1
2   2   20
3   3    3
4   4    4
5   5   50

我想根据现有列创建一个新列。像这样的：

if (df[['a']] == df[['b']]) {
  df[['c']] <- df[['a']] + df[['b']]
} else {
  df[['c']] <- df[['b']] - df[['a']]
}

问题是if 条件只检查第一行...如果我从上面的if 语句创建一个函数，那么我使用apply()（或mapply()...），是一样的。

在 Python/pandas 中我可以使用这个：

df['c'] = df[['a', 'b']].apply(lambda x: x['a'] + x['b'] if (x['a'] == x['b']) \
    else x['b'] - x['a'], axis=1)

我想要在 R 中类似的东西。所以结果应该是这样的：

    a    b    c
1   1    1    2
2   2   20   18
3   3    3    6
4   4    4    8
5   5   50   45

Answer 1

使用 dplyr 包：

library(dplyr)

df <- df %>% 
  mutate(c = if_else(a == b, a + b, b - a))

df
#   a  b  c
# 1 1  1  2
# 2 2 20 18
# 3 3  3  6
# 4 4  4  8
# 5 5 50 45

Answer 2

如果你想要一个 apply 方法，那么 mapply 的另一种方法是创建一个函数并应用它，

fun1 <- function(x, y) if (x == y) {x + y} else {y-x}
df$c <- mapply(fun1, df$a, df$b)
df
#  a  b  c
#1 1  1  2
#2 2 20 18
#3 3  3  6
#4 4  4  8
#5 5 50 45

Answer 3

apply的解决方案

myFunction <- function(x){
  a <- x[1]
  b <- x[2]
  #further values ignored (if there are more than 2 columns)
  value <- if(a==b) a + b else b - a
  #or more complicated stuff
  return(value)
}

df$c <- apply(df, 1, myFunction)

Answer 4

一个选项是ifelse，它是if/else 的矢量化版本。如果我们对每一行都执行此操作，则 OP 的 pandas 帖子中显示的 if/else 可以在 for 循环或 lapply/sapply 中完成，但这在 R 中效率低下。

df <- transform(df, c= ifelse(a==b, a+b, b-a))
df
#  a  b  c
#1 1  1  2
#2 2 20 18
#3 3  3  6
#4 4  4  8
#5 5 50 45

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这也可以写成

df$c <- with(df, ifelse(a==b, a+b, b-a))

在原始数据集中创建“c”列

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由于 OP 想要在 R 中使用 if/else 提供类似的选项

df$c <- apply(df, 1, FUN = function(x) if(x[1]==x[2]) x[1]+x[2] else x[2]-x[1])

Answer 5

这里有一个稍微容易混淆的代数方法：

df$c <- with(df, b + ((-1)^((a==b)+1) * a))

df
  a  b  c
1 1  1  2
2 2 20 18
3 3  3  6
4 4  4  8
5 5 50 45

想法是根据测试a==b打开或关闭“减号”运算符。