R 根据另一列中的观察值创建新列

我想根据R中的其他列在R中创建一个新列。格式是

new_column 0 1 0 0 1

我有三个变量，新列将从中生成

comorbidity
date_of_comorbidity
DOB

我尝试过使用ifelse，但出现了一个错误（这就是我尝试过的）

newdata$newcolumn=DOB，newdata$newcolumn
newdata$newcolumn=newdata$DOB，1，
ifelse（newdata$comorbity1==10&newdata$date\u of\u comorbidity如果您可以扩展创建
new\u列时要使用的标准，这将非常有用。
提供了一些关于如何获得最佳答案的好技巧

dplyr:：mutate
是在数据帧中创建新列的简单方法。
case\u when
有助于定义条件

创建数据：

library(tidyverse)

test_data <- test_data <- structure(list(comorbidity = c(0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                            0L, 1L), date_of_comorbidity = c(93L, 72L, 81L, 52L, 26L, 30L, 
                                                                             80L, 45L, 97L, 96L), DOB = c(123L, 145L, 192L, 176L, 189L, 164L, 
                                                                                                          158L, 170L, 145L, 121L)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
                                                                                                                                                                       "tbl", "data.frame"))

# A tibble: 10 x 3
comorbidity date_of_comorbidity   DOB
<int>               <int> <int>
0                  93   123
0                  72   145
1                  81   192
1                  52   176
1                  26   189
1                  30   164
1                  80   158
1                  45   170
0                  97   145
1                  96   121

ifelse
函数与使用
if
和
else
运算符不同。
ifelse
如果第一个参数的计算结果为
TRUE
，则返回第二个参数，否则返回第三个参数。因此，第二个和第三个参数不应尝试赋值（这回答了你的问题吗？很高兴我能帮忙。别忘了接受并投票！
Error in ifelse(newdata$comorbidity1==10 &newdata$date_of_comorbidity<DOB,  : 
argument "no" is missing

newdata$newcolumn<- ifelse(newdata$comorbidity1==10 & newdata$date_of_comorbidity>=newdata$DOB, 1,
   ifelse(newdata$comorbidity1==10 & newdata$date_of_comorbidity<newdata$DO,0,NA))

library(tidyverse)

test_data <- test_data <- structure(list(comorbidity = c(0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
                                            0L, 1L), date_of_comorbidity = c(93L, 72L, 81L, 52L, 26L, 30L, 
                                                                             80L, 45L, 97L, 96L), DOB = c(123L, 145L, 192L, 176L, 189L, 164L, 
                                                                                                          158L, 170L, 145L, 121L)), row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", 
                                                                                                                                                                       "tbl", "data.frame"))

# A tibble: 10 x 3
comorbidity date_of_comorbidity   DOB
<int>               <int> <int>
0                  93   123
0                  72   145
1                  81   192
1                  52   176
1                  26   189
1                  30   164
1                  80   158
1                  45   170
0                  97   145
1                  96   121

test_data <- test_data %>% 
  mutate(new_column = case_when(comorbidity == 1 & date_of_comorbidity > 50 ~ TRUE,
                                comorbidity == 0 | date_of_comorbidity <= 50 ~ FALSE))

# A tibble: 10 x 4
comorbidity date_of_comorbidity   DOB new_column
<int>       <int>                 <int> <lgl>     
1           1                  99   115 TRUE      
2           1                  89   147 TRUE      
3           1                  55   188 TRUE      
4           0                  63   155 FALSE     
5           1                  38   179 FALSE     
6           1                   1   166 FALSE     
7           1                  17   139 FALSE     
8           1                   9   127 FALSE     
9           1                  96   181 TRUE      
10          1                  61   127 TRUE