r - 如何使用 for 循环和 ifelse 创建向量

Question

我遇到了嵌套 for 循环和 ifelse 语句的问题。这是我的数据框abund：

   Species Total C1 C2 C3 C4
1     Blue   223 73 30 70 50
2    Black   221 17 50 56 98
3   Yellow   227 29 99 74 25
4    Green   236 41 97 68 30
5      Red   224 82 55 21 66
6   Orange   284 69 48 73 94
7    Black   154  9 63 20 62
8      Red   171 70 58 13 30
9     Blue   177 57 27  8 85
10  Orange   197 88 61 18 30
11  Orange   112 60  8 31 13

我想将abund 的一些列加在一起，但前提是它们与我在向量colors 中指定的正确物种相匹配。

colors <- c("Black", "Red", "Blue")

因此，如果abund 中的Species 与color 中的物种相匹配，则将列C2 到C4 一起添加到一个新向量minus 中。如果abund 中的物种与color 中的物种不匹配，则将0 添加到新向量minus。

我的代码有问题，希望这只是定义范围的小问题，但我不确定。到目前为止，这是我的代码：

# Use for loop to create vector of sums for select species or 0 for species not selected
for( i in abund$Species)
{ 
  for( j in colors)
  {
    minus <- ifelse(i == j, sum(abund[abund$Species == i, 
       "C2"]:abund[abund$Species == i, "C4"]), 0)
  }
}

返回这个：There were 12 warnings (use warnings() to see them) 而这个“向量”：minus[1] 0

这是我的目标：

minus
[1] 150 204 0 0 142 0 145 101 120 0 0

感谢您的宝贵时间和帮助。

Answer 1

如果没有任何循环，这样做可能会更好。

# Create the vector
minus <- rep(0, nrow(abund))
# Identify the "colors" cases
inColors <- abund[["Species"]] %in% colors
# Set the values
minus[inColors] <- rowSums(abund[inColors, c("C2","C3","C4")])

此外，值得一提的是，您的原始代码存在很多问题。首先，您的第一个 for 循环没有按照您的想法进行。在每一轮中，i 的值被设置为abund$Species 中的下一个值，所以首先是Blue，然后是Black，然后是Yellow，等等。结果，然后你使用@987654328 进行索引@，您可以返回多行（例如，Blue 将给您1 和9，因为这两行都是Species == "Blue"）。

第二次，当您编写abund[abund$Species == i, "C2"]:abund[abund$Species == i, "C4"] 语句时，您没有索引列C2 C3 和C4，您正在创建一个从C2 中的值开始并以C4 中的值结束的序列.例如，当i == "Yellow" 它返回99:25 或99、98、97、...、26、25。您收到这些警告的原因是这个问题和最后一个问题的结合。例如，当i == "Blue" 时，您试图创建一个从 30 和 27 开始并以 50 和 85 结束的序列。警告是说它只是使用开始和结束中的第一个数字并给你@ 987654342@.

最后，您一直在写minus 的值，而不是添加它。您需要首先像上面一样创建减号并将其编入索引，以便像 minus[i] <- newValue 这样的分配。

Answer 2

注意ifelse 是矢量化的，因此您通常不需要在使用它时需要任何for 循环。

我最喜欢 Barker 的回答，但如果您想使用 ifelse 执行此操作，则可以这样做：

abund$minus = with(abund, ifelse(
    Species %in% colors,  # if the species matches
    C2 + C3 + C4,         # add the columns
    0                     # otherwise 0
))

即使这只是一行而 Barker 的为 3，但在大数据上，避免 ifelse 会更有效。

但是，ifelse 语句可以嵌套，并且在条件变得复杂时通常更容易使用 - 所以肯定有使用它们的好时机。在中小型数据上，速度差异可以忽略不计，因此请使用您首先想到的任何一个。

Answer 3

# Create a column called minus with the length of the number of existing rows. 

# The default value is zero.

abund$minus <- integer(nrow(abund))

# Perform sum of C2 to C4 only in those rows where Species is in the colors vector

abund$minus[abund$Species %in% colors] <- rowSums(abund[abund$Species %in% colors,5:7])