R：如何循环或覆盖一个df中的行并使用另一个df中的信息

Question

我有一个带有测试用例的 df（例如，如果 X = 1 和 Y=0，则 cat='3'），以及一个带有要测试的值的附加数据框

df <- data.frame('tc' = c('X==1 & Y!=1 ','X==0 & Y!=1','X==1 & Y==1'), "cat" = 1:3)
Data <- data.frame(X = c('1','0', '1','1', '1'), Y = c('1','0', '1','0', '1'))

我目前只能通过使用测试一个测试用例

#first testcase
Data <- within(Data, cat_test <- ifelse((X==1 & Y!=1 ), paste(df$cat[1]), 0))
table(Data$cat_test )

#second testcase
Data <- within(Data, cat_test <- ifelse((X==0 & Y!=1 ), paste(df$cat[2]), Data$cat_test))
table(Data$cat_test )

#...and so on...

我想使用 lapply 或类似的方法来循环数据帧并测试每个测试用例，例如

Data <- within(Data, test <- ifelse(paste(df$tc), paste(df$cat), Data$test))

这可能吗？

Answer 1

创建一个字符串，其中包含计算类别的代码，然后对其进行解析和评估。我们假设条件是互斥的（问题中就是这种情况），并且如果没有一个条件为 TRUE，则默认值为 0（但问题中没有这种情况）。没有使用任何包。

txt <- with(df, paste( sprintf("%d*(%s)", cat, tc), collapse = "+"))
transform(Data, cat = eval(parse(text = txt)))

给予：

  X Y cat
1 1 1   3
2 0 0   2
3 1 1   3
4 1 0   1
5 1 1   3

注意txt 是：

> txt
[1] "1*(X==1 & Y!=1 )+2*(X==0 & Y!=1)+3*(X==1 & Y==1)"

如果条件不是互斥的，并且应该报告第一个为真的条件，则将其用作txt。如果没有一个为 TRUE，则使用 NA 作为类别。

txt <- with(df, sprintf("c(%s)[max.col(cbind(%s,1) == 1, 'first')]",
  toString(cat), toString(tc)))

Answer 2

你可以这样做：

library(dplyr)
Data %>%
  mutate(cat = case_when(X == 1 & Y != 1 ~ 1,
                         X == 0 & Y != 1 ~ 2,
                         X == 1 & Y == 1 ~ 3))

结果是：

  X Y cat
1 1 1   3
2 0 0   2
3 1 1   3
4 1 0   1
5 1 1   3