R — мощный язык программирования, широко используемый для анализа и обработки данных. Одной из распространенных задач при манипулировании данными является выполнение условных мутаций, которые включают в себя изменение значений в наборе данных на основе определенных условий. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов достижения условных мутаций в R, предоставив примеры кода и используя разговорный язык, чтобы сделать концепции более доступными. Давайте погрузимся!

Метод 1: использование функции ifelse()
Функция ifelse() в R позволяет нам выполнять условные мутации в краткой и читаемой форме. Он принимает три аргумента: условие для оценки, значение, которое присваивается, когда условие истинно, и значение, которое присваивается, когда условие имеет значение ЛОЖЬ. Вот пример:

# Create a new column 'Category' based on the 'Age' column
df <- mutate(df, Category = ifelse(Age >= 18, "Adult", "Child"))

Метод 2: использование функции case_when()
Функция case_when() обеспечивает более гибкий подход при работе с несколькими условиями. Это позволяет нам указывать несколько условий и соответствующие значения. Вот пример:

# Create a new column 'Status' based on different conditions
df <- mutate(df, Status = case_when(
  Age < 18 ~ "Minor",
  Age >= 18 & Age < 65 ~ "Adult",
  Age >= 65 ~ "Senior"
))

Метод 3: использование операторов if…else
В дополнение к функциям, упомянутым выше, мы также можем использовать операторы if…else для условных мутаций. Этот подход больше подходит, когда у нас сложные условия или мы хотим выполнить дополнительные вычисления внутри мутации. Вот пример:

# Create a new column 'Discounted_Price' based on 'Price' and 'Quantity'
df <- mutate(df, Discounted_Price = if (Quantity > 10) {
  Price * 0.9
} else {
  Price
})

Метод 4: использование функции case_when() dplyr
Если вы работаете с пакетом dplyr в R, вы можете воспользоваться функцией case_when(), предоставляемой dplyr. Он предлагает функциональность, аналогичную базовой функции R case_when(), но хорошо интегрируется с синтаксисом dplyr. Вот пример:

# Create a new column 'Region' based on different conditions using dplyr
df <- df %>%
  mutate(Region = case_when(
    City == "New York" ~ "East",
    City == "Los Angeles" ~ "West",
    TRUE ~ "Other"
  ))

Выполнение условных мутаций в R — фундаментальная часть манипулирования данными. В этой статье мы рассмотрели четыре различных метода решения этой задачи: использование функции ifelse(), функции case_when(), операторов if…else и функции dplyr case_when(). Каждый метод имеет свои преимущества в зависимости от сложности условий и требуемых вычислений. Поняв эти подходы, вы будете лучше подготовлены к эффективному манипулированию и преобразованию данных в R.