使用R/dplyr过滤列？

我有一个简单的问题。。。我有一个数据集需要通过某些参数进行过滤。我希望在R中找到解决方案

虚拟案例：

色龄动物
红10狗
黄色5号猫
pink 6 cat

您也可以通过以下方式进行操作：

df$category <- with(df,!(colour %in% c('red', 'pink') & age < 7 & animal == 'cat')) + 1
df

#  colour age animal category
#1    red  10    dog        2
#2 yellow   5    cat        2
#3   pink   6    cat        1

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您还可以将其操作为：

df$category <- with(df,!(colour %in% c('red', 'pink') & age < 7 & animal == 'cat')) + 1
df

#  colour age animal category
#1    red  10    dog        2
#2 yellow   5    cat        2
#3   pink   6    cat        1

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我喜欢dplyr中的

case\u，它可以用mutate设置更复杂的选择

库（tidyverse）
色龄动物
#>1只红色10号狗
#>2黄5猫
#>3粉红6猫
#>4红色12仓鼠
#>5粉红10猫
色龄动物分类
#>1只红色10只狗2只
#>2黄色5第2类
#>3粉红色6第1类
#>4只红色12只仓鼠4只
#>5粉红色10第3类

由（v0.3.0）于2021年1月17日创建
我喜欢在dplyr中使用

函数设置更复杂的选择时使用case\u

库（tidyverse）
色龄动物
#>1只红色10号狗
#>2黄5猫
#>3粉红6猫
#>4红色12仓鼠
#>5粉红10猫
色龄动物分类
#>1只红色10只狗2只
#>2黄色5第2类
#>3粉红色6第1类
#>4只红色12只仓鼠4只
#>5粉红色10第3类

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由（v0.3.0）于2021-01-17创建，您可以使用

mydata%>%mutate（category=ifelse（（color='red'.\color='pink'））和agebeauty！谢谢！您可以使用
mydata%>%mutate（category=ifelse（（color='red'.\color='pink'））&AgeBeauty！谢谢！这绝对是完美的，因为它将非常有助于更复杂的分类，这是我的最终目标。非常感谢！很抱歉再问一个问题，但我想知道如果你需要分类，是否可以使用mutate函数，例如：分类为类别1：如果存在以下两个nt:color=red或pink；Age您可以使用
sum
来计算条件值是否为真。因此，如果您希望所有年轻的、红色或粉色的仓鼠都有第五类，请插入：
（sum（（color==“red”| color==“pink”）、Age<7、animal==“仓鼠”）>=2）~5
你真是个美人！非常感谢。它很有效！这绝对是完美的，因为它对更复杂的分类非常有帮助，这是我的最终目标。非常感谢！很抱歉再问一个问题，但我想知道如果你需要基于：分类为类别1:如果出现以下两种情况：color=red或pink；Age，您可以使用
sum
来计算条件值为true。因此，如果您希望所有年轻的红色或粉色仓鼠都有第五类，请插入：
（sum（（color==“red”| color==“pink”），Age<7，animal==“仓鼠”）>=2）~5
你真是个美人！非常感谢你。它很管用！