嵌套的ifelse R函数传递给sapply（）以创建新的data.frame

假设我们创建一个data.frame，如下所示：

> hugs_per_day <- rnorm(10)
> hugs_per_day <- as.data.frame(hugs_per_day)
> hugs_per_day
   hugs_per_day
1  -2.500457495
2  -0.204545274
3  -0.955424927
4   0.320184701
5   1.822908001
6  -0.058679520
7  -0.276004919
8   0.175341993
9  -0.137404974
10  0.005096691

nested_ifelse <- function(x){

ifelse (x > 1,     mood <- "happy",
    ifelse(x < 0,  mood <- "sad", 
                   mood <- "same as yesterday" ))

   return(mood)
}

nested_ifelse <- function(x){
  mood <- ifelse (x > 1,   "happy",
    ifelse(x < 0, "sad", 
    "same as yesterday" ))
  return(mood)
}

d$mood2 <- sapply(d$v, nested_ifelse)

>每天拥抱每天拥抱每天拥抱
每天拥抱你
1  -2.500457495
2  -0.204545274
3  -0.955424927
4   0.320184701
5   1.822908001
6  -0.058679520
7  -0.276004919
8   0.175341993
9  -0.137404974
10  0.005096691

我们希望每天运行一个函数，根据结果返回一个值，如下所示：

> hugs_per_day <- rnorm(10)
> hugs_per_day <- as.data.frame(hugs_per_day)
> hugs_per_day
   hugs_per_day
1  -2.500457495
2  -0.204545274
3  -0.955424927
4   0.320184701
5   1.822908001
6  -0.058679520
7  -0.276004919
8   0.175341993
9  -0.137404974
10  0.005096691

nested_ifelse <- function(x){

ifelse (x > 1,     mood <- "happy",
    ifelse(x < 0,  mood <- "sad", 
                   mood <- "same as yesterday" ))

   return(mood)
}

nested_ifelse <- function(x){
  mood <- ifelse (x > 1,   "happy",
    ifelse(x < 0, "sad", 
    "same as yesterday" ))
  return(mood)
}

d$mood2 <- sapply(d$v, nested_ifelse)

---

nested_if else 1，mood您没有使用set.seed，因此示例不可复制，但这将为您提供所需的向量：

    hugs_per_day$mood <- c("sad","same as yesterday","happy" )[
              findInterval(  hugs_per_day$hugs_per_day, c(-Inf, 0, 1) ) ]
    hugs_per_day
       hugs_per_day              mood
    1     0.5747557 same as yesterday
    2    -1.0236557               sad
    3    -0.0151383               sad
    4    -0.9359486               sad
    5     1.1022975             happy
    6    -0.4755931               sad
    7    -0.7094400               sad
    8    -0.5012581               sad
    9    -1.6290935               sad
    10   -1.1676193               sad

hugs\u per\u day$mood我不确定这是否能解决您的实际问题，但我想指出，您并不总是需要嵌套
ifelse
函数。有时您可以按顺序使用它们，只需确保顺序正确，这样就不会过度写入以前的值

set.seed(229)
hugs_per_day <- data.frame(hugs=rnorm(10))

hugs_per_day$mood <- "same as yesterday"
hugs_per_day$mood <- with(hugs_per_day, ifelse(hugs > 1, "happy", mood))
hugs_per_day$mood <- with(hugs_per_day, ifelse(hugs < 0, "sad", mood))

set.seed（229）
每天拥抱嵌套的ifelse应该是这样的：

> hugs_per_day <- rnorm(10)
> hugs_per_day <- as.data.frame(hugs_per_day)
> hugs_per_day
   hugs_per_day
1  -2.500457495
2  -0.204545274
3  -0.955424927
4   0.320184701
5   1.822908001
6  -0.058679520
7  -0.276004919
8   0.175341993
9  -0.137404974
10  0.005096691

nested_ifelse <- function(x){

ifelse (x > 1,     mood <- "happy",
    ifelse(x < 0,  mood <- "sad", 
                   mood <- "same as yesterday" ))

   return(mood)
}

nested_ifelse <- function(x){
  mood <- ifelse (x > 1,   "happy",
    ifelse(x < 0, "sad", 
    "same as yesterday" ))
  return(mood)
}

d$mood2 <- sapply(d$v, nested_ifelse)

nested_ifelse（）您可以使用示例nested_ifelse（）函数代替findInterval（）？我想，这是把一个问题概括得太多的危险。findInterval（）似乎找到了一个解决方案，但如果引入另一个向量进行比较呢？例如，它是否适用于x[，1]>x[，2]，而不是x>1？有时可能需要一个特殊的函数，在这种情况下，您将如何将该函数传递给sapply（）？是的，您可以使用嵌套的
ifelse
，但它们在嵌套中的深度限制为7。与使用
ifelse
子句添加嵌套级别相比，向选择向量添加元素的代码要少得多。你只需把一个新的项目添加到第一个向量中，一个新的项目就添加到每个新的级别的FiffStector矢量中。谢谢你给我一个新的方法来考虑。注意，你确实需要1个+ε来等价，因为原来的定义<代码> NestistdIfEnter／代码>的x=＝1是“代码”，“与昨天一样”<代码>，而不是<代码>“快乐”。
…对于我的方法（可能不太理想），这是完美的。谢谢，谢谢乔希。知道如何以多种方式处理问题是件好事。