R 在IF语句中执行多个操作

我想根据另一个变量的条件更改多个变量的值

比如：

df <- iris
df$index <- row.names(df)

if(df$index == 10){
  df$Species <- "test";
  df$Sepal.Length <- 100
}

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并且变量保持不变。

您正在使用的if语句看起来可以在for循环中工作。df$index==10返回一个向量，因此错误表示if语句将只处理该向量的第一个元素。下面的解决方案应该有效。子集是过滤器为真的数据，然后操纵该数据帧。然后删除此数据并将操纵的子集附加到数据框的底部。这将确保所有观测值在更改后仍保留在数据集中，但不能保证观测值保持相同的顺序

library(tidyverse)
df <- iris
df$index <- row.names(df)


subset <- df[df$index == 10, ]
subset$Species <- "test"
subset$Sepal.Length <- 100

df <- df[df$index != 10, ] %>%
  rbind(subset)

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目前，您所有的表达式在等式==或赋值运算符的两边都保持不同的长度，我认为这个答案可能更灵活。它使用tidyverse，您可以在此处了解更多信息：

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检查这个：做这个工作。我想找一些更像SPSS中的“如果做”语句的东西，它是这样的：如果做性别情商'm'计算分数1=2*q1+q2+计算分数2=3*q1+q2。使用向量化的ifelse:df$Species

library(tidyverse)
df <- iris
df$index <- row.names(df)


subset <- df[df$index == 10, ]
subset$Species <- "test"
subset$Sepal.Length <- 100

df <- df[df$index != 10, ] %>%
  rbind(subset)

df$Species[10] <- "test"
df$Sepal.Length[10] <- 100

library(tidyverse)
# specify condition if you want to use multiple times
y <- df$index == 10

df <- df %>% # this is a pipe. It plugs df into the next function, which is mutate
  # mutate modifies variables in the df
 mutate(
   Species = 
 # case when can handle many conditions, though we just have one here
     case_when(
       y ~ "test",
    # TRUE means if the condition is not met (or something like that, and we just return the original value)
       TRUE ~ as.character(Species)),
 # we treat each variable separately
   Sepal.Length = 
     case_when(
       y ~ 100,
       TRUE ~ as.double(Sepal.Length))
 )