R 如何使用真/假信息计算条件和？

根据第3列和第4列中的真/假值，我很难计算出数值分割的代码：（col1）/（col2）

我有500行数据，我试图根据不同的条件计算作物的平均产量（kg作物/公顷）。我试图回答这样一个问题：“如果第3列的条件为真，第4列的条件为假，那么平均收益率是多少？”

编辑：下面是示例数据

col 1   col2   col 3   col4
1.5     2.0     T       T
1.5     2.0     F       T
2.5     5.0     F       F
2.5     5.0     F       T

所以我试图找到col1/col2的平均值，例如，col3=F和col4=T

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谢谢大家!

您需要根据这两个条件对数据进行子集。您可以使用

[col3&！col4]

执行此操作，如下所示：

mean(with(data,col1[col3 & !col4]/col2[col3 & !col4]))

（

with

是一种更简单的方法，不必每次都写

数据$

）

例如，以下是一些虚假数据：

data<-data.frame(col1=1:5,col2=10:6,col3=c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,FALSE),col4=c(FALSE,TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))

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下面是一个使用

tidyverse

的解决方案

n <- 100
df <- data.frame(
  kg = runif(n),
  ha = runif(n),
  col3 = sample(c(TRUE,FALSE), n, TRUE),
  col4 = sample(c(TRUE,FALSE), n, TRUE)
)

首先，我使用函数

data.frame

创建一个可复制的数据集

n <- 100
df <- data.frame(
  kg = runif(n),
  ha = runif(n),
  col3 = sample(c(TRUE,FALSE), n, TRUE),
  col4 = sample(c(TRUE,FALSE), n, TRUE)
)

---

首先，我将创建一个可复制的数据集：

data<-data.frame("col1"=rnorm(500),"col2"=rnorm(500),
                 "col3"=c(rep(TRUE,250),rep(FALSE,250)),"col4"=c(rep(FALSE,250),rep(TRUE,250)))

这是问当数据的col3为真，而col4为假时，收益率是多少

但是，如果您想要所有可能的组组合的摘要，可以通过以下方式使用包

dplyr

：

install.packages("dplyr") # This will have to be run only the first time you use the package on one machine
library(dplyr) # This code will need to be run every new R session

data %>% group_by(col3,col4) %>% 
  summarise(
    MeanYield = mean(yield)
  )

# A tibble: 2 x 3
# Groups:   col3 [2]
  col3  col4  MeanYield
  <lgl> <lgl>     <dbl>
1 FALSE TRUE      20.4 
2 TRUE  FALSE      1.93

install.packages（“dplyr”）#仅当您第一次在一台计算机上使用该软件包时，才必须运行该程序
库（dplyr）#此代码需要在每个新的R会话中运行
数据%>%分组依据（col3，col4）%>%
总结(
平均收益率=平均（收益率）
)
#一个tibble:2x3
#分组：col3[2]
col3 col4平均产量
1假-真20.4
2对错1.93

在本例中，只有两种可能性（col3=T&col4=F）和（col3=F&col4=T），但代码将提供所有可能性

• 作为一个补充：我知道负值对于作物或公顷可能没有意义，我只是在这里使用

  rnorm

  来加快速度（尽管我的解释违背了快速的目的）

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如果您包含一个简单的示例输入和所需的输出，可以用来测试和验证可能的解决方案，那么就更容易为您提供帮助。对于你的例子，只包括几行，而不是全部500行。作为一般说明：如果其中一个答案对你的问题有帮助，你应该认为它是正确的。这有助于社区了解问题已经得到了回答。

data$yield <- data$col1 / data$col2


head(data)
        col1         col2 col3  col4       yield
1  0.8976488  0.006764518 TRUE FALSE 132.6996029
2 -0.2829754  0.980092790 TRUE FALSE  -0.2887230
3 -0.2266733  1.285616004 TRUE FALSE  -0.1763149
4  1.4690071 -0.297252879 TRUE FALSE  -4.9419440
5 -0.1438242  0.917662116 TRUE FALSE  -0.1567289
6 -1.3297183 -0.880964698 TRUE FALSE   1.5093889

mean(data$yield[data$col3==T & data$col4==F])
[1] 1.929354

install.packages("dplyr") # This will have to be run only the first time you use the package on one machine
library(dplyr) # This code will need to be run every new R session

data %>% group_by(col3,col4) %>% 
  summarise(
    MeanYield = mean(yield)
  )

# A tibble: 2 x 3
# Groups:   col3 [2]
  col3  col4  MeanYield
  <lgl> <lgl>     <dbl>
1 FALSE TRUE      20.4 
2 TRUE  FALSE      1.93