If / Else утверждение в R

Question

У меня есть два кадра данных в R:

city         price    bedroom   
San Jose     2000        1          
Barstow      1000        1          
NA           1500        1          

Код для воссоздания:

data = data.frame(city = c('San Jose', 'Barstow'), price = c(2000,1000, 1500), bedroom = c(1,1,1))

и:

Name       Density
San Jose    5358
Barstow      547

Код для воссоздания:

population_density = data.frame(Name=c('San Jose', 'Barstow'), Density=c(5358, 547));

Я хочу создать дополнительный столбец с именем city_type в наборе данных data на основе условий, поэтому, если плотность населения города превышает 1000, это город, ниже 1000 - пригород, и NAравен NA.

city         price    bedroom   city_type   
San Jose     2000        1        Urban
Barstow      1000        1        Suburb
NA           1500        1          NA

Я использую цикл for для условного потока:

for (row in 1:length(data)) {
    if (is.na(data[row,'city'])) {
        data[row, 'city_type'] = NA
    } else if (population[population$Name == data[row,'city'],]$Density>=1000) {
        data[row, 'city_type'] = 'Urban'
    } else {
        data[row, 'city_type'] = 'Suburb'
   }
}

Цикл for выполняется без ошибок в моем исходном наборе данных с более чем 20000 наблюдениями;тем не менее, он дает много неправильных результатов (по большей части дает NA).

Что здесь пошло не так и как я могу добиться большего, чтобы достичь желаемого результата?

Answer 1

Я стал большим поклонником dplyr конвейеров для этого типа рабочего процесса объединения / фильтрации / изменения.Итак, вот мое предложение:

library(dplyr)

# I had to add that extra "NA" there, did you not? Hm...
data <- data.frame(city = c('San Jose', 'Barstow', NA), price = c(2000,1000, 500), bedroom = c(1,1,1))
population <- data.frame(Name=c('San Jose', 'Barstow'), Density=c(5358, 547));

data %>% 
  # join the two dataframes by matching up the city name columns
  left_join(population, by = c("city" = "Name")) %>% 
  # add your new column based on the desired condition  
  mutate(
    city_type = ifelse(Density >= 1000, "Urban", "Suburb")
  )

Вывод:

      city price bedroom Density city_type
1 San Jose  2000       1    5358     Urban
2  Barstow  1000       1     547    Suburb
3     <NA>   500       1      NA      <NA>

Answer 2

Используя ifelse создайте city_type в population_density, затем мы используем match

population_density$city_type=ifelse(population_density$Density>1000,'Urban','Suburb')
data$city_type=population_density$city_type[match(data$city,population_density$Name)]
data
      city price bedroom city_type
1 San Jose  2000       1     Urban
2  Barstow  1000       1    Suburb
3     <NA>  1500       1      <NA>