Условные преобразования — важнейший аспект манипулирования данными, позволяющий изменять или создавать новые переменные на основе определенных условий. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы реализации условных преобразований с использованием популярного пакета R dplyr. По ходу работы мы будем предоставлять примеры кода, которые помогут вам понять и эффективно применять эти методы в рабочих процессах анализа данных.

Метод 1: функция ifelse()
Функция ifelse() — это универсальный инструмент для выполнения условных преобразований в dplyr. Он позволяет указать условие, выражение, которое будет выполняться, если условие истинно, и выражение, которое будет выполняться, если условие ложно. Вот пример:

library(dplyr)
data <- data %>%
  mutate(new_variable = ifelse(condition, true_expression, false_expression))

Метод 2: функция case_when()
Функция case_when() в dplyr предоставляет мощный способ одновременной обработки нескольких условий. Он позволяет вам указать несколько условий и соответствующие выражения для оценки. Функция оценивает условия по порядку и возвращает выражение для первого истинного условия. Вот пример:

data <- data %>%
  mutate(new_variable = case_when(
    condition1 ~ expression1,
    condition2 ~ expression2,
    condition3 ~ expression3,
    ...
    condition_n ~ expression_n,
    TRUE ~ default_expression
  ))

Метод 3. Использование логических операторов.
Вы можете использовать логические операторы, такие как &(И), |(ИЛИ) и !(НЕ) для создания сложных условных преобразований. Эти операторы позволяют объединять несколько условий и выполнять преобразования на основе объединенного результата. Вот пример:

data <- data %>%
  mutate(new_variable = ifelse(condition1 & condition2, expression1, expression2))

Метод 4: использование функции Between()
Функция Between() в dplyr обеспечивает краткий способ проверки того, попадает ли значение в указанный диапазон. Это особенно полезно, когда вы хотите создать новую переменную на основе диапазона значений. Вот пример:

data <- data %>%
  mutate(new_variable = ifelse(between(value, lower_bound, upper_bound), expression1, expression2))

Метод 5: вложенные операторы ifelse()
В случаях, когда у вас есть несколько условий и вы хотите применить разные выражения на основе каждого условия, вы можете вложить операторы ifelse(). Это позволяет создавать сложные условные преобразования. Вот пример:

data <- data %>%
  mutate(new_variable = ifelse(condition1, expression1,
                               ifelse(condition2, expression2,
                                      ifelse(condition3, expression3, default_expression))))

В этой статье мы рассмотрели различные методы выполнения условных преобразований в dplyr. Освоив эти методы, вы сможете эффективно манипулировать данными и преобразовывать их в зависимости от конкретных условий. Независимо от того, решите ли вы использовать функцию ifelse(), функцию case_when(), логические операторы, функцию Between() или вложенные операторы ifelse(), dplyr предоставляет мощный набор инструментов для удовлетворения ваших потребностей в манипулировании данными. Включите эти методы в свои рабочие процессы анализа данных, чтобы раскрыть весь потенциал dplyr.