R if（）和ifelse（）函数之间的区别

我想要虚拟代码，即为列种类创建标志变量

我编写了以下代码：

create_dummies <- function(data, categorical_preds){
    if (categorical_preds == "setosa"){data$setosa_flg <- 1}
    else {data$setosa_flg <- 0}
    if (categorical_preds == "versicolor"){data$versicolor_flg <- 1}
    else {data$versicolor_flg <- 0}
    if (categorical_preds == "virginica"){data$virginica_flg <- 1}
    else {data$virginica_flg <- 0}
    return(data)
}
create_dummies(iris,iris$Species)

然后我将代码更改为：

create_dummies <- function(data, categorical_preds){
    ifelse(categorical_preds == "setosa",data$setosa_flg <- 1,data$setosa_flg <- 0)
    ifelse(categorical_preds == "versicolor",data$versicolor_flg <- 1,data$versicolor_flg <- 0)
    ifelse(categorical_preds == "virginica",data$virginica_flg <- 1,data$virginica_flg <- 0)

    return(data)
}
create_dummies(iris,iris$Species)

---

create_dummies
iris$Species
是一个向量。
if
语句是设计为仅在标量布尔条件下工作的控制语句。在R中，当您将向量与字符串进行比较时，输出是一个布尔向量，告知向量的每个元素是否等于字符串。
警告消息：

  the condition has length > 1 and only the first element will be used

告诉您在
if
条件中使用向量等同于使用其第一个元素：

[if (v == 1)] ~ [if (v[1] == 1)] ## v here is a vector

您应该使用矢量化的
ifelse
。例如，您可以这样编写您的条件：

create_dummies<-function(data, categorical_preds){
  ## here I show only the first condition 
  data$setosa_flg <-
       ifelse (categorical_preds=="setosa",1,0)
  data
}

create\u dummies
If-else
应在构建函数时使用，以在给定的密码为true（一个条件，长度==1）时运行给定函数的某些部分
ifelse
在转换data.frame时应使用

有关
的帮助（如果有）
：

cond长度为一个非NA的逻辑向量。长度条件
接受大于1的警告，但仅接受第一个警告
元素被使用。如果可能，其他类型强制为逻辑类型，
忽略任何类

为此（如果向量是因子），可以使用model.matrix创建虚拟变量

mat<-model.matrix(~iris$Species-1)
mat<-as.data.frame(mat)
names(mat)<-unique(iris$Species)

> str(mat)
'data.frame':   150 obs. of  3 variables:
 $ setosa    : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ versicolor: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ virginica : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...

matif（分类preds==“setosa”）{data$setosa_flgI我想你应该添加一些数据来重现你的问题。我们在这里假设e
categorical_preds
与你的数据列长度相同。iris是R中内置的数据集。我不确定我是否正确理解了这个问题。这是有效的。data$setosa_flgy你应该阅读
ifelse
：
ifelse的gelp（测试，是，否）
。您应该返回一个值，而不是分配它。在这里
（categorical_preds==“setosa”，1,0）
，返回一个一的向量（循环更改1在一的向量中，更改0在零的向量中）。
create_dummies<-function(data, categorical_preds){
  ## here I show only the first condition 
  data$setosa_flg <-
       ifelse (categorical_preds=="setosa",1,0)
  data
}

mat<-model.matrix(~iris$Species-1)
mat<-as.data.frame(mat)
names(mat)<-unique(iris$Species)

> str(mat)
'data.frame':   150 obs. of  3 variables:
 $ setosa    : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ versicolor: num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ virginica : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...