如何在R中编写具有多个条件的ifelse语句？答案

【问题标题】：How to write ifelse statement with multiple conditions in R?如何在R中编写具有多个条件的ifelse语句？
【发布时间】：2018-11-21 08:26:01
【问题描述】：

我写ifelse语句有问题，我有三列如下图：

Team 1     Winner
  T1        T1
  T2        T1
  T2        NA
  T3        NA

我想要另一列：结果，如果 Team=Winner，它应该是 Winner，否则失败，如果 Team=anything & Winner=NA，那么它应该没有结果...

Team 1     Winner   result
  T1        T1       winner
  T2        T1       losser
  T2        NA       noresult
  T3        NA       noresult

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

另一种可能性是case_when 来自dplyr：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(Result = case_when(
    Team == Winner ~ "Winner",
    Team != Winner ~ "Loser",
    is.na(Winner) ~ "No result"
  ))


#   Team Winner    Result
# 1   T1     T1    Winner
# 2   T2     T1     Loser
# 3   T2   <NA> No result
# 4   T3   <NA> No result

数据：

tt <- "Team     Winner
  T1        T1
T2        T1
T2        NA
T3        NA"

df <- read.table(text=tt, header = T, stringsAsFactors = F)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用dplyr::if_else()，就像我learned一样，它很严格，因为它检查数据类型并处理NA，使代码更简单：

 df %>% mutate(Result = if_else( Team==Winner, "Winner", "Loser", missing ='No result'))
  Team Winner    Result
1   T1     T1    Winner
2   T2     T1     Loser
3   T2   <NA> No result
4   T3   <NA> No result

尽管在这里查看单线解决方案，但对于您的示例数据，它并不是最快的（获胜者是@Tim Biegeleisen 的答案，+1）：

Unit: microseconds
    expr      min        lq       mean    median        uq      max neval cld
 IF_ELSE  893.013  974.5060 1176.35331 1053.2260 1343.3590 2278.398   100  b 
  IFELSE   20.481   34.3475   49.57934   47.3605   58.0275  143.361   100 a  
    CASE 1067.946 1152.4255 1423.41426 1226.0255 1721.3850 4108.795   100   c

所以我可以在简单性（当然是主观的）和更多的控制（即客观，由于函数的性质）和速度（如果这对你有问题，看看你的真实情况）之间进行权衡数据，但更客观）。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 -

df$Winner <- factor(df[,2], levels=unique(df$Team.1)) # avoid "level sets of factors are different" error
df$result <- ifelse(df$Team.1 == df$Winner, "winner", "loser")
df[is.na(df$result), "result"] <- "noresult"
df

输出

  Team.1 Winner   result
1     T1     T1   winner
2     T2     T1    loser
3     T2   <NA> noresult
4     T3   <NA> noresult

【讨论】：

【解决方案4】：

试试这个逻辑：

df$result <- ifelse(is.na(df$Winner), "no result",
    ifelse(df$Team==df$Winner, "winner", "loser"))
df

Team Winner    result
1   T1     T1    winner
2   T2     T1     loser
3   T2   <NA> no result
4   T3   <NA> no result

【讨论】：

这是给 NA 我希望它成为失败者的地方