вложенный if / else если условный для нескольких значений столбца - R

Question

Цель состоит в том, чтобы заполнить новый столбец (df $ final.count) в соответствии с несколькими условиями.Пример кадра данных ниже:

structure(list(item = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 2L, 2L), .Label = c("a", "b"), class = "factor"), raw.count = c(16, 
300, 203, 6, 5, 40, 20, 16, 300, 203), loc = structure(c(4L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 2L, 3L), .Label = c("  ", "in", "out", 
"NA"), class = "factor"), side = structure(c(4L, 2L, 3L, 2L, 
3L, 4L, 3L, 4L, 2L, 4L), .Label = c("F", "L", "R", "NA"), class = "factor"), 
    recount = c(15, NA, NA, 7, NA, NA, 16, 15, NA, NA), final.count = c(NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
    NA_real_, NA_real_, NA_real_), EXPECTED = c(15, 60, 120, 
    7, 5, 40, 16, 15, 300, 203)), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")

Цель состоит в том, чтобы заполнить новый столбец (df $ final.count) в соответствии со следующими условиями, влияющими на несколько столбцов:

1. , если существуетэто число в df $ recount Чем df $ recount следует использовать в df $ final.count без каких-либо условий для других значений столбца
2. , если в df $ recount нет числа (NA) И df $ raw.count>10 И df $ loc находится "в" И df $ сторона является "L", чем функция 0.2 * df $ raw.count должен использоваться для заполнения df $ final.count
3. , если нет числа (NA)в df $ recount И df $ raw.count> 10 И df $ loc - «в» И df $ сторона - «R», чем функция 0.6 * df $ raw.count должен использоваться для заполнения df $ final.count (только ПРИМЕЧАНИЕсторона отличается)
4. , если df $ raw.count = <10, чем следует использовать df $ raw.count, кроме случаев, когда 1 содержит </li>
5. , если df $ loc "out", чем df $final.count <- df $ raw.count безусловный для других значений столбца, кроме 1, если указано выше </li>

Я пробовал различные версии if / else if вцикл, например:

  for (i in 1:nrow(df)) {
  if(!is.na(df$recount[i]) {
    df$final.count <- df$recount
  }
  else if(df$item[i] == "a" & df$raw.count[i] > 10 & df$loc[i] == "in" & df$side[i] == "L") {
    df$final.count <- 0.2*df$raw.count[i]
  }
  else if(df$item[i] == "a" & df$raw.count[i] > 10 & df$loc[i] == "in" & df$side[i] == "R") {
    df$final.count <- 0.6*df$raw.count[i]
  }
  else if(df$raw.count <= 10){
    df$final.count <- df$raw.count
  }
  else(df$loc == "out") {
    df$final.count <- df$raw.count
  }
}

Answer 1

если вы используете case_when() из пакета dplyr, он станет более читабельным .. вы также можете потерять for.

library( dplyr )
df %>%
  mutate( final.cond = case_when(
    !is.na( recount ) ~ recount,
    item == "a" & raw.count > 10 & loc == "in" & side == "L" ~ 0.2 * raw.count,
    item == "a" & raw.count > 10 & loc == "in" & side == "R" ~ 0.6 * raw.count,
    raw.count <= 10 ~ raw.count,
    loc == "out" ~ raw.count,
    TRUE ~ as.numeric(NA)
  ))