巨型嵌套 ifelse 语句的替代方案答案

【问题标题】：Alternative for giant nested ifelse statement巨型嵌套 ifelse 语句的替代方案
【发布时间】：2020-04-27 15:39:03
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

Period No.  Frequency
1           Month
2           Month
3           Month
3           Quarter
6           Quarter     
9           Quarter
1           YTD
2           YTD
3           YTD

我想添加一个名为“Period”的列，其值由 Period No. AND Frequency 列中的内容确定。所以：

Period No.  Frequency  Period
1           Month      1
2           Month      2
3           Month      3
3           Quarter    Q1
6           Quarter    Q2 
9           Quarter    Q3
1           YTD        YTD-Jan
2           YTD        YTD-Feb
3           YTD        YTD-Mar

现在，我正在使用嵌套的 if 语句来执行此操作。例如：

data$Period <-
  ifelse(
    (data$`Period No.` == '3') & (data$Frequency == 'Q1'), 'Q1',
    ifelse(
      (data$`Period No.` == '6') & (data$Frequency == 'Q2'), 'Q2',
      ifelse(
        (data$`Period No.` == '9') & (data$Frequency == 'Q3'), 'Q3', 'ERROR'
)
)
)

如果我每个月对频率的每次迭代都执行此操作，我将有 30 个嵌套的 ifelse 语句。我想知道是否有更简洁的方法来完成我想要实现的目标？

【问题讨论】：

标签： r if-statement nested

【解决方案1】：

如果条件本身是嵌套的，您只需要嵌套 ifelse 语句。在这种情况下，条件是互斥的，因此您可以单独分配给每个集合。我们也可以巧妙地使用paste 和一些数学方法来创建您的结果，而不是列出所有可能性：

df$Period[df$Frequency == "Month"] = as.character(df$Period_No[df$Frequency == "Month"])
df$Period[df$Frequency == "Quarter"] = paste0("Q", (df$Period_No[df$Frequency == "Quarter"] - 1) %/% 3 + 1)
df$Period[df$Frequency == "YTD"] = paste0("YTD-", month.abb[df$Period_No[df$Frequency == "YTD"]])

df
#   Period_No Frequency  Period
# 1         1     Month       1
# 2         2     Month       2
# 3         3     Month       3
# 4         3   Quarter      Q1
# 5         6   Quarter      Q2
# 6         9   Quarter      Q3
# 7         1       YTD YTD-Jan
# 8         2       YTD YTD-Feb
# 9         3       YTD YTD-Mar

如果你喜欢dplyr，我推荐case_when函数：

df %>% mutate(Period = case_when(
    Frequency == "Month" ~ as.character(Frequency),
    Frequency == "Quarter" ~ paste0("Q", (Period_No - 1) %/% 3 + 1),
    Frequency == "YTD" ~ paste0("YTD-", month.abb[Period_No])
))

使用此示例数据：

df = read.table(text = "Period_No  Frequency
1           Month
2           Month
3           Month
3           Quarter
6           Quarter     
9           Quarter
1           YTD
2           YTD
3           YTD", header = T)

【讨论】：