R 当LHS变量用于使用cbind进行子集设置/索引时，如何简洁地循环使用case_？
示例数据：R 当LHS变量用于使用cbind进行子集设置/索引时，如何简洁地循环使用case_？,r,dplyr,R,Dplyr,示例数据： tmp_df <- data.frame(x_coord = c(3,4), y_coord = c(3, 3)) # x_coord y_coord # 1 3 3 # 2 4 3 由于某种原因，cbind部分仍采用大于3的列索引，因此此操作失败 当tmp_df具有这种特殊形式（即两行）时，这是一种产生预期结果的变通方法： i、 e.只有三行时： > tmp_df %>% + mutate(lin
tmp_df <-
data.frame(x_coord = c(3,4), y_coord = c(3, 3))
# x_coord y_coord
# 1 3 3
# 2 4 3
cbindtmp_df> tmp_df %>%
+ mutate(lin_ind = case_when((x_coord < 4 & y_coord < 4) ~
+ matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(x_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)],
+ y_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)])],
+ T ~ NA_integer_)
+ )
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: `(x_coord < 4 & y_coord < 4) ~ matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(x_coord[(x_coord <
4 & y_coord < 4)], y_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)])]` must be length 3 or one, not 2.
>tmp_df%>%
+当（（x_坐标<4&y_坐标<4）~
+矩阵（1:9，nrow=3）[cbind（x_coord[（x_coord<4&y_coord<4）]，
+y_coord[（x_coord<4&y_coord<4）]）]，
+T~NA_整数)
+ )
mutate_impl（.data，dots）中出错：
计算误差：`（x_坐标<4&y_坐标<4）~矩阵（1:9，nrow=3）[cbind（x_坐标[（x_坐标<
4&y_-coord<4]），y_-coord[（x_-coord<4&y_-coord<4）]]`长度必须为3或1，而不是2。
tmp_df %>%
mutate(lin_ind = case_when((x_coord < 4 & y_coord < 4) ~
matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(pmin(x_coord, 3),
pmin(y_coord, 3))],
T ~ NA_integer_)
)
# x_coord y_coord lin_ind
# 1 3 3 9
# 2 4 3 NA
# 3 3 3 9
tmp_df%>%
当（（x_坐标<4&y_坐标<4）~
矩阵（1:9，nrow=3）[cbind（pmin（x_coord，3），
pmin（y_coord，3））]，
T~NA_整数)
)
#x_coord y_coord lin_ind
# 1 3 3 9
#2 4 3 NA
# 3 3 3 9
如果我理解正确，我认为解决这个问题的一个好方法是使用purr
的映射函数之一。在这里，您可以一起迭代x_坐标
和y_坐标
，并返回带有map2_int
的整数向量。您可以编写一个简单的匿名函数（这里使用简短的~
语法完成）来应用于每一组x\u-coord
和y\u-coord
库（dplyr）
图书馆（purrr）
df x_coord y_coord lin_ind
#> 1 3 3 9
#>2 4 3 NA
#> 3 3 3 9
如果我理解正确，我认为解决这个问题的一个好方法是使用purr
的映射函数之一。在这里，您可以一起迭代x_坐标
和y_坐标
，并返回带有map2_int
的整数向量。您可以编写一个简单的匿名函数（这里使用简短的~
语法完成）来应用于每一组x\u-coord
和y\u-coord
库（dplyr）
图书馆（purrr）
df x_coord y_coord lin_ind
#> 1 3 3 9
#>2 4 3 NA
#> 3 3 3 9
在提取矩阵之前，如何替换边界外的索引？虽然这与您的解决方法基本相同，但我认为您不需要在这里使用case\u when（）
reprex:：reprex_info（）
#>由2017年11月18日的reprex包v0.1.1.9000创建
库（dplyr，warn.conflicts=FALSE）
tmp_df%
变异(
mtrx_ind_x=如果_else（x_coord<4，x_coord，NA_real_），
mtrx_ind_y=如果_else（y_coord<4，y_coord，NA_real_），
林指数=矩阵（1:9，nrow=3）[cbind（mtrx指数x，mtrx指数y）]
) %>%
选择（-以（“mtrx\U ind”）开始）
#>x_coord y_coord lin_ind
#> 1 3 3 9
#>2 4 3 NA
#> 3 3 3 9
我想你所缺少的case\u when（）
是一次计算参数，而不是每行计算参数。例如，下面的代码不会将x[c（2,4,6,8,10）]
粘贴到“px”
，而是将整个x
粘贴到c（2,4,6,8,10）
x在提取矩阵之前，如何替换边界外的索引？虽然这与您的解决方法基本相同，但我认为您不需要在这里使用case\u when（）
reprex:：reprex_info（）
#>由2017年11月18日的reprex包v0.1.1.9000创建
库（dplyr，warn.conflicts=FALSE）
tmp_df%
变异(
mtrx_ind_x=如果_else（x_coord<4，x_coord，NA_real_），
mtrx_ind_y=如果_else（y_coord<4，y_coord，NA_real_），
林指数=矩阵（1:9，nrow=3）[cbind（mtrx指数x，mtrx指数y）]
) %>%
选择（-以（“mtrx\U ind”）开始）
#>x_coord y_coord lin_ind
#> 1 3 3 9
#>2 4 3 NA
#> 3 3 3 9
我想你所缺少的case\u when（）
是一次计算参数，而不是每行计算参数。例如，下面的代码不会将x[c（2,4,6,8,10）]
粘贴到“px”
，而是将整个x
粘贴到c（2,4,6,8,10）
x我很难理解你想要实现什么。您能提供所需输出的示例吗？解决方法是数据帧只有两行的示例（非常简单的示例）。基本上，如果两个索引都有效，则使用x_-coord
和y_-coord
索引到3x3矩阵，否则返回NA
。我很难理解您想要实现什么。您能提供所需输出的示例吗？解决方法是数据帧只有两行的示例（非常简单的示例）。基本上，如果两个索引都有效，则使用x_-coord
和y_-coord
索引到3x3矩阵，否则返回NA
。嗯，这是新的和令人兴奋的，但我不确定它是否非常简洁。它也没有解释我在
时对case\u遗漏了什么。嗯，这是新的和令人兴奋的，但我不确定它是否非常简洁。它也不能解释我在
时缺少了什么。这不是次优吗？（必须评估所有行，然后再评估子集）。啊，不。就性能而言，您的变通版本似乎比我的更快…谢谢。这不是我的错吗
tmp_df %>%
mutate(lin_ind = case_when((x_coord < 4 & y_coord < 4) ~
matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(x_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)],
y_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)])],
T ~ NA_integer_)
)
# x_coord y_coord lin_ind
# 1 3 3 9
# 2 4 3 NA
tmp_df <-
data.frame(x_coord = c(3,4, 3), y_coord = c(3, 3, 3))
> tmp_df %>%
+ mutate(lin_ind = case_when((x_coord < 4 & y_coord < 4) ~
+ matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(x_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)],
+ y_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)])],
+ T ~ NA_integer_)
+ )
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: `(x_coord < 4 & y_coord < 4) ~ matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(x_coord[(x_coord <
4 & y_coord < 4)], y_coord[(x_coord < 4 & y_coord < 4)])]` must be length 3 or one, not 2.
tmp_df %>%
mutate(lin_ind = case_when((x_coord < 4 & y_coord < 4) ~
matrix(1:9, nrow = 3)[cbind(pmin(x_coord, 3),
pmin(y_coord, 3))],
T ~ NA_integer_)
)
# x_coord y_coord lin_ind
# 1 3 3 9
# 2 4 3 NA
# 3 3 3 9