如果它是 r 中不同列之间的紧密匹配，则返回一个真值答案

【问题标题】：Returning a true value if it is a close match among different columns in r如果它是 r 中不同列之间的紧密匹配，则返回一个真值
【发布时间】：2020-11-24 05:33:49
【问题描述】：

数据如下：

a <- c('id1','id2','id3','id4','id5')
b <- c(5,10,7,2,3)
d <- c(5.2,150,123,5,7)
e <- c(5.4,0,10,3,5)

df1 <- data.frame(a,b,d,e)

我想在此数据框中创建一个新列，返回 TRUE 和 FALSE。如果所有值之间的差异在 5% 以内，则为 true，否则为 false。

例如，对于“id1”，b、d 和 e 列的值分别为 5、5.2、5.4。所以所有这些都在 5% 以内，因此 new_col 应该是真的。对于“id2”，b、d 和 e 列的值分别为 10,150,0。因此，它们之间的比例不为 5%，因此应该为 false。

期望的输出

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这会查看每行的最小值的 1.05 倍小于最大值的 0.95 倍。（我假设这就是您所说的彼此相距 %5 以内的意思。）

sapply(1:nrow(df1), function(i) (min(df1[i, 2:4]) * 1.05) > 
     (0.95 * max(df1[i, 2:4])))
# [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

做同样事情的方式略有不同。

sapply(1:nrow(df1), function(i) diff(range(df1[i, 2:4]) * 
    c(1.05, 0.95)) <= 0)
# [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

【讨论】：

相同但使用apply:apply(df1[-1], 1, function(x) diff(range(x) * c(1.05, 0.95)) <= 0)
这看起来好多了。

【解决方案2】：

这行得通吗：

library(dplyr)
library(data.table)
df1 %>% rowwise() %>% mutate(new_col = case_when(between(d, 0.95*b, 1.05*b) & between(e, 0.95*d, 1.05*d) ~ 'TRUE', TRUE ~ 'FALSE'))
# A tibble: 5 x 5
# Rowwise: 
  a         b     d     e new_col
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  
1 id1       5   5.2   5.4 TRUE   
2 id2      10 150     0   FALSE  
3 id3       7 123    10   FALSE  
4 id4       2   5     3   FALSE  
5 id5       3   7     5   FALSE

【讨论】：

【解决方案3】：

这就是你所追求的吗？

a <- c('id1','id2','id3','id4','id5')
b <- c(5,10,7,2,3)
d <- c(5.2,150,123,5,7)
e <- c(5.4,0,10,3,5)

df1 <- data.frame(a,b,d,e)
library(tidyverse)
df1 %>% 
  mutate(new_col = ifelse((b >= (0.95 * d) & b <= (1.05 * d) & d >= (0.95 * e) & d <= (1.05 * e)),
                          "TRUE", "FALSE"))

    a  b     d    e new_col
1 id1  5   5.2  5.4    TRUE
2 id2 10 150.0  0.0   FALSE
3 id3  7 123.0 10.0   FALSE
4 id4  2   5.0  3.0   FALSE
5 id5  3   7.0  5.0   FALSE

【讨论】：