选择“数据框创建1字段2变量data.frame”中的“变异列”

问题背景：数据帧的结构如下。问题是我需要一个新列，例如status_rank，它不是一个包含两个变量的数据框架。然后需要使用基于另一个条件变量的值更新status_rank

[输入错误：ifelse是我使用的]

使用target.market\u b//u g（“坏”、“好”值）进行有条件尝试。'“状态”中有这些加上更多应该忽略的内容（not==target.market\u b/\u g）

df$状态：chr df$status_秩：2个变量的“data.frame” .. $状态chr“…” .. $状态等级chr“坏”“好”“不适用”

我使用dplyr mutate创建了一个新字段，现在我知道它对“status\u rank”列进行了修改。我现在知道dplyr突变不是正确的解决方案

df$status_rank <- df %>% 
  select(status, status_rank) %>%
     mutate(status_rank = ifelse(status %in% target.marker_b, "Bad",
       ifelse(status %in% target_g, "Good", "N/A")))

---

如果没有一个可复制的示例，就有点难以理解您所说的内容，但是dplyr的

case_when

函数可能会让您感兴趣：

# Untested code (as no sample data was given)

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(status_rank = case_when(
    status %in% target.marker_b ~ "Bad",
    status %in% target_g ~ "Good",
    TRUE ~ "N/A" # Default condition to catch other cases
  ))

如果需要的是

NA

值而不是字符“N/A”，则不需要默认条件。不满足任何条件的行将被赋予值

NA\u character\u

i、 e

---

（1）

elseif

不存在，但您可以

ifelse（cond1，yes1，ifelse（cond2，yes2，no））

。（2） 示例数据会很好，否则我们只是在暗中摸索。只需添加一个dput（）示例datauser1857373，您需要记住我们没有数据。您提供的内容为我们提供了足够的一个列（也许是框架，因为不需要其他列），但是。。。你的另外两个变量

target.marker_b

和

target_g

？“N/A”是问题所指示的，所以我两个都用了。感谢@r2evanshow的帮助，我能在不创建两个变量的情况下完成这个任务吗？user1857373，你是什么意思

mutate（status\u rank=case\u when（…）

只创建了一个变量。我不确定创建两个变量是什么意思

mutate

在这种情况下只会创建一个变量。您需要学习如何使用

dplyr

。

df%>%select（…）%%>%mutate（…）

的返回值是一个框架，而不是一个列，因此不要将其分配给

df$status\u rank

。只需将其重新分配到

df

。

df["status_rank"] <- "N/A"

"Current", "Fully Paid", "Current", "Fully Paid", "Charged Off", "Current", "Current", "Fully Paid", "Current", "Fully Paid", "Charged Off", "Late (31-120 days)", "Current", "Fully Paid", "Current", "Fully Paid", "Charged Off", "Current", "Current", "Fully Paid", "Late (31-120 days)", "Fully Paid", "Charged Off", "Current"

# Untested code (as no sample data was given)

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(status_rank = case_when(
    status %in% target.marker_b ~ "Bad",
    status %in% target_g ~ "Good",
    TRUE ~ "N/A" # Default condition to catch other cases
  ))

df %>% 
  mutate(status_rank = case_when(
    status %in% target.marker_b ~ "Bad",
    status %in% target_g ~ "Good"
  ))