如果语句条件在 R 中被忽略

Question

我有一个包含 20,000 行的数据框（df），如下所示：

     type letter
1     a     a
2     a     k
3     a     j
4     a     c
5     a     p
...  ...   ...
2523  i     v
2524  i     j
2525  i     k
2526  i     b
...  ...   ...
7900  a     p
7901  a     x
7902  a     c
...  ...   ...

我想根据两个条件创建一个新列“匹配”： (1) 如果 type==a 且 letter==a、b 或 c，则 MATCH (2) MATCH if type==i and letter==i, j, or k

所以我运行了 if 语句：

a.letter=c("a", "b", "c")
i.letter=c("i", "j", "k")

if (df$type=="a") {
  df$match <- ifelse(df$letter %in% a.letter, "MATCH", "NO MATCH")
} else if (df$type=="i") {
   df$match <- ifelse(df$letter %in% i.letter, "MATCH", "NO MATCH")
}

我想要的输出是这样的：

     type letter match
1     a     a    MATCH
2     a     k    NO MATCH
3     a     j    NO MATCH
4     a     c    MATCH
5     a     p    NO MATCH
...  ...   ...   ...
2523  i     v    NO MATCH
2524  i     j    MATCH
2525  i     k    MATCH
2526  i     b    NO MATCH
...  ...   ...   ...
7900  a     p    NO MATCH
7901  a     x    NO MATCH
7902  a     c    MATCH
...  ...   ...

但是，似乎第二个 if 语句被完全忽略了。 我当前的输出如下所示：

     type letter match
1     a     a    MATCH
2     a     k    NO MATCH
3     a     j    NO MATCH
4     a     c    MATCH
5     a     p    NO MATCH
...  ...   ...   ...
2523  i     v    NO MATCH
2524  i     j    NO MATCH
2525  i     k    NO MATCH
2526  i     b    NO MATCH
...  ...   ...   ...
7900  a     p    NO MATCH
7901  a     x    NO MATCH
7902  a     c    MATCH
...  ...   ...

为了解决问题，我尝试只使用一个 if 语句进行测试，但奇怪的是，它对第一个条件语句非常有效，但对于第二个条件语句却不行。

这行得通：

if (df$type=="a") {
 df$match <- 0
}

但这没有（没有创建新列）：

if (df$type=="i") {
 df$match <- 0
}

为什么 R 不能完全识别我的第二个条件句？

Answer 1

外部 if else 也需要向量化。

此外，您可以在此处使用& 和| 将两个ifelse 合并为一个。

df <- transform(df, match = ifelse(type == 'a' & letter %in% a.letter | 
                      type == 'i' & letter %in% i.letter, "MATCH", "NO MATCH"))

df

#   type letter    match
#1     a      a    MATCH
#2     a      k NO MATCH
#3     a      j NO MATCH
#4     a      c    MATCH
#5     a      p NO MATCH
#6     i      v NO MATCH
#7     i      j    MATCH
#8     i      k    MATCH
#9     i      b NO MATCH
#10    a      p NO MATCH
#11    a      x NO MATCH
#12    a      c    MATCH

数据

如果您在reproducible format 中提供数据会更容易提供帮助-

df <- structure(list(type = c("a", "a", "a", "a", "a", "i", "i", "i", 
"i", "a", "a", "a"), letter = c("a", "k", "j", "c", "p", "v", 
"j", "k", "b", "p", "x", "c")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))

Answer 2

在处理矢量化维度时最好使用ifelse 语句。

df <- read.table(textConnection('type letter
1     a     a
2     a     k
3     a     j
4     a     c
5     a     p
2523  i     v
2524  i     j
2525  i     k
2526  i     b
7900  a     p
7901  a     x
7902  a     c'))

a.letter=c("a", "b", "c")
i.letter=c("i", "j", "k")
        
df$match <- ifelse((df$type=='a' & (df$letter %in% a.letter)) | (df$type=='i' & (df$letter %in% i.letter)),'MATCH','NOT MATCH')

df

输出；

   type  letter match    
   <fct> <fct>  <chr>    
 1 a     a      MATCH    
 2 a     k      NOT MATCH
 3 a     j      NOT MATCH
 4 a     c      MATCH    
 5 a     p      NOT MATCH
 6 i     v      NOT MATCH
 7 i     j      MATCH    
 8 i     k      MATCH    
 9 i     b      NOT MATCH
10 a     p      NOT MATCH
11 a     x      NOT MATCH
12 a     c      MATCH    

Answer 3

为了完整起见，这也可以使用 带有查找表的更新连接来解决。

如果查找表 lut 是一个数据框，其中包含被视为匹配的 type 和 letter 的所有组合，例如，

  letter type
1      a    a
2      b    a
3      c    a
4      i    i
5      j    i
6      k    i

然后下面的代码修改df 就地，即不复制整个数据对象，以便它按要求获得附加列match：

library(data.table)
setDT(df)[, match := "NO MATCH"][
  setDT(lut), on = .(type, letter), match := "MATCH"][]

      rn type letter    match
 1:    1    a      a    MATCH
 2:    2    a      k NO MATCH
 3:    3    a      j NO MATCH
 4:    4    a      c    MATCH
 5:    5    a      p NO MATCH
 6: 2523    i      v NO MATCH
 7: 2524    i      j    MATCH
 8: 2525    i      k    MATCH
 9: 2526    i      b NO MATCH
10: 7900    a      p NO MATCH
11: 7901    a      x NO MATCH
12: 7902    a      c    MATCH

查找表lut 可以用不同的方式创建。一种可能性是从文本输入中读取，例如，

lut <- readr::read_table("
type letter
a    a
a    b
a    c
i    i
i    j
i    k")

另一种选择是从命名列表创建它，不知何故但不完全类似于 OP 的方法，例如，

lul <- list(a = c("a", "b", "c"),
            i = c("i", "j", "k"))
lut <- setnames(reshape2::melt(lul), c("letter", "type"))

数据

df <- readr::read_table("
rn    type  letter
1     a     a
2     a     k
3     a     j
4     a     c
5     a     p
2523  i     v
2524  i     j
2525  i     k
2526  i     b
7900  a     p
7901  a     x
7902  a     c")