Если у меня есть существующий столбец, который я хочу изменить и изменить его значения, как я могу установить условный оператор, используя R? - PullRequest
Новая
       9

Если у меня есть существующий столбец, который я хочу изменить и изменить его значения, как я могу установить условный оператор, используя R?

0 голосов
/ 23 апреля 2020

Шаг первый: у меня есть таблица с именем df. 

 Player |Date Career High|Date All Star|All Star
       A         02/07/20      11/12/20       Y
       B         05/04/20      12/12/20       Y
       C         06/02/20      10/12/19       N
       D         11/19/20      11/12/20       Y
       E         12/14/20      11/12/20       Y
       F         03/15/20      10/12/19       N

Шаг второй: я хотел бы получить все значения "Y" всех звездочек. 

#If "All Star" is Y

Шаг третий: Присвойте значение столбцу All Star со значениями Y, которые выполняют условное выражение. 

#Then assign value "P" to "Date Career High" after "Date All Star"

Шаг четвертый: Как я хочу, чтобы таблица выглядела 

 Player |Date Career High|Date All Star|All Star
       A         02/07/20      11/12/20       Y
       B         05/04/20      12/12/20       Y
       C         06/02/20      10/12/19       N
       D         11/19/20      11/12/20       P
       E         12/14/20      11/12/20       P
       F         03/15/20      10/12/19       N

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 23 апреля 2020

Используя dplyr, сначала убедитесь, что столбцы с датами имеют формат Date. Затем измените столбец All_Star, если Date_Career_High следует после Date_All_Star и All_Star == "Y". 

library(dplyr)

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Date")), as.Date, format = "%m/%d/%y") %>%
  mutate(All_Star = ifelse((Date_Career_High > Date_All_Star) & (All_Star == "Y"), "P", All_Star))

Выход 

  Player Date_Career_High Date_All_Star All_Star
1      A       2020-02-07    2020-11-12        Y
2      B       2020-05-04    2020-12-12        Y
3      C       2020-06-02    2019-10-12        N
4      D       2020-11-19    2020-11-12        P
5      E       2020-12-14    2020-11-12        P
6      F       2020-03-15    2019-10-12        N

Данные 

df <- structure(list(Player = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"), Date_Career_High = c("02/07/20", 
"05/04/20", "06/02/20", "11/19/20", "12/14/20", "03/15/20"), 
    Date_All_Star = c("11/12/20", "12/12/20", "10/12/19", "11/12/20", 
    "11/12/20", "10/12/19"), All_Star = c("Y", "Y", "N", "Y", 
    "Y", "N")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
0 голосов
/ 23 апреля 2020

Опция с replace и lubridate

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% 
    mutate_at(vars(starts_with('Date')), mdy) %>%
    mutate(All_Star = replace(All_Star, Date_Career_High > 
           Date_All_Star & All_Star == 'Y', 'P'))
#  Player Date_Career_High Date_All_Star All_Star
#1      A       2020-02-07    2020-11-12        Y
#2      B       2020-05-04    2020-12-12        Y
#3      C       2020-06-02    2019-10-12        N
#4      D       2020-11-19    2020-11-12        P
#5      E       2020-12-14    2020-11-12        P
#6      F       2020-03-15    2019-10-12        N

data 

df <- structure(list(Player = c("A", "B", "C", "D", "E", "F"), 
     Date_Career_High = c("02/07/20", 
"05/04/20", "06/02/20", "11/19/20", "12/14/20", "03/15/20"), 
    Date_All_Star = c("11/12/20", "12/12/20", "10/12/19", "11/12/20", 
    "11/12/20", "10/12/19"), All_Star = c("Y", "Y", "N", "Y", 
    "Y", "N")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
...