添加与R中温度相关的条件为“热”或“冷”的列

我想创建一个新列，条件是temperature>80在行中显示为热，否则在行中显示为冷

这是我的代码：

tempcat_aq <- aq %>% group_by(aq$Temp) %>% mutate(TempCat = if(any(aq$Temp > 80) "hot" else "cold"))

我正在使用R和dplyr库中内置的空气质量数据帧

感谢您的帮助。

在使用dplyr管道时不要使用$，它不需要，而且会破坏分组

library(dplyr)
aq <- airquality

tempcat_aq <- aq %>% 
               group_by(Temp) %>% 
               mutate(TempCat = if(any(Temp > 80)) "hot" else "cold")

在使用dplyr管道时不要使用$，它不是必需的，并且会破坏分组

library(dplyr)
aq <- airquality

tempcat_aq <- aq %>% 
               group_by(Temp) %>% 
               mutate(TempCat = if(any(Temp > 80)) "hot" else "cold")

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如mt1022所示，一个简单的基础ifelse就足够了：

aq$tempcat <- ifelse(aq$Temp > 80, 'hot', 'cold')

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如mt1022所示，一个简单的基础ifelse就足够了：

aq$tempcat <- ifelse(aq$Temp > 80, 'hot', 'cold')

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略短，不使用$：

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略短，不使用$：

根据Ronak和SteveM的建议，您可以在dplyr工作流中使用ifelse

library(dplyr)

tempcat_aq <- aq %>% 
  group_by(Temp) %>% 
  mutate(TempCat = ifelse(Temp > 80, "hot","cold")))

根据Ronak和SteveM的建议，您可以在dplyr工作流中使用ifelse

library(dplyr)

tempcat_aq <- aq %>% 
  group_by(Temp) %>% 
  mutate(TempCat = ifelse(Temp > 80, "hot","cold")))

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看来你需要的是ifelse或ifelse，而不是ifelse。。。else…我可以问你为什么把数据分组在这里吗？似乎你需要ifelse或if_else，而不是if else。。。还有…我可以问你为什么把数据分组在这里吗？谢谢！无论是单独使用ifelse还是if and else，或者仅仅是编写代码的一种较短的方式，在效率上有什么区别吗？我从来没有在一个巨大的数据集上进行过比较。但是R的矢量化范例指向简单的单线ifelse解决方案。谢谢！无论是单独使用ifelse还是if and else，或者仅仅是编写代码的一种较短的方式，在效率上有什么区别吗？我从来没有在一个巨大的数据集上进行过比较。但R的矢量化范式指向简单的单线ifelse解决方案。