R sapply/lappy与多个ifelse语句

我正在尝试使用sappy或lappy简化以下多个ifelse代码（仍然无法区分它们）

我的目标是根据如下所示的位置分配分数

df$Point <- ifelse(df$Placement_v2 <= 1, 10,
ifelse(df$Placement_v2 <= 10, 9, 
ifelse(df$Placement_v2 <= 25, 8,
ifelse(df$Placement_v2 <= 50, 7, 1) )))

---

df$Point您可以创建一个包含值和替换项的数据帧。然后可以使用
cut
查找适当的值

dict = data.frame(replacement = c(10, 9, 8, 7, 1, 1),
    values = c(0, 1, 10, 25, 50, 1e5))

#DATA
set.seed(42)
placement = sample(1:100, 15)

cbind(placement,
    new_placement = dict$replacement[as.integer(cut(placement, breaks = dict$values))])
#     placement new_placement
# [1,]        92             1
# [2,]        93             1
# [3,]        29             7
# [4,]        81             1
# [5,]        62             1
# [6,]        50             7
# [7,]        70             1
# [8,]        13             8
# [9,]        61             1
#[10,]        65             1
#[11,]        42             7
#[12,]        91             1
#[13,]        83             1
#[14,]        23             8
#[15,]        40             7

有几种方法可以做到这一点。我将使用
data.table

library(data.table)

set.seed(123)
df <- data.table(Placement_v2 = runif(200, -10, 100))

结果:

     Placement_v2 Point
  1:    21.633527     8
  2:    76.713565     1
  3:    34.987461     7
  4:    87.131914     1
  5:    93.451401     1
 ---                   
196:    41.318597     7
197:    34.751585     7
198:    62.515336     1
199:     6.758128     9
200:    53.015376     1

相反，我将通过对数据进行子集，并按每个子集进行赋值来实现这一点。您可以通过指定每个子集
df[Placement_v2=1&Placement_v2来实现这一点，谢谢您的回复。您的代码运行得很好。我只是想了解有关剪切函数的更多信息。我的级别显示为（1,10]（10,25）（25,50）（50100）（100200）（200,1e+07）。有没有办法使其类似于1]（1,10）（10,25）（25,50）（50,100）（100,200]（200？我试图在数据帧中不使用0或1e5。
funky <- function(x) {

  if (x <= 1) {
    val <- 10
  } else if (x <= 10){
    val <- 9
  } else if (x <= 25){
    val <- 8
  } else if (x <= 50){
    val <- 7
  } else {
    val <- 1
  }

  return(val)

}

df[, Point := unlist(lapply(Placement_v2, funky))]

     Placement_v2 Point
  1:    21.633527     8
  2:    76.713565     1
  3:    34.987461     7
  4:    87.131914     1
  5:    93.451401     1
 ---                   
196:    41.318597     7
197:    34.751585     7
198:    62.515336     1
199:     6.758128     9
200:    53.015376     1

df[, Point := 1]
df[Placement_v2 <= 50, Point := 7]
df[Placement_v2 <= 25, Point := 8]
df[Placement_v2 <= 10, Point := 9]
df[Placement_v2 <=  1, Point := 10]

     Placement_v2 Point
  1:    21.633527     8
  2:    76.713565     1
  3:    34.987461     7
  4:    87.131914     1
  5:    93.451401     1
 ---                   
196:    41.318597     7
197:    34.751585     7
198:    62.515336     1
199:     6.758128     9
200:    53.015376     1