在dplyr中有条件地改变数据

我试图通过基于标识符的划分来改变数据。 例如，我想在以下数据中变异

mass

。如果它是深度10，我想除以2。如果深度是20，我想除以3

day    year    depth    mass 
1      2008    10       13
2      2008    10       15
1      2008    20       14
2      2008    20       12
1      2009    10       14
2      2009    10       16
1      2009    20       12
2      2009    20       18   

分工导致：

day    year    depth    mass 
1      2008    10      6.5
1      2008    10      6.5
2      2008    10      7.5
2      2008    10      7.5
1      2008    20      4.6
1      2008    20      4.6
2      2008    20      4
2      2008    20      4
1      2009    10      7
1      2009    10      7
2      2009    10      8
2      2009    10      8   
1      2009    20      4
1      2009    20      4  
2      2009    20      6 
2      2009    20      6  

我正在用下面的方法尝试

ifelse

，但得到一个错误“未使用的参数（c（13，15，14…）

用法：

就你而言：

ifelse(depth == 10, mass/2, ifelse(depth == 20, mass/3 , mass))

---

我发现在使用

ifelse

时有两个错误。如果有

ifelse（depth==10）

，则只提供了一个需要三个参数的

ifelse

参数。删除右括号，就有了一个好的开始

您的第二个错误是，如果第二个

ifelse

条件解析为

FALSE

，您没有给出任何指示。在下面的代码中，我已将

NA

指定给该情况。但是，我不确定这是否是您想要的行为，因此您应该根据需要更改它

df%>% 
  group_by(day, year, depth) %>% 
  bind_rows(., .) %>%
  mutate(mass = ifelse(test = (depth == 10), 
                       yes = mass/2,
                       no = ifelse(test = (depth == 20), 
                                   yes = mass/3,
                                   no = NA))) %>%
  arrange(day, year, depth, mass)

---

模算子在这里工作得很好

df %>%
    mutate(mass = mass *
        as.integer(!(depth %% 10)) * 1 / 2 +
        as.integer(!(depth %% 20)) * 1 / 3 
    ) %>%
arrange(day, year, depth, mass)

# let underscore _ denote previous line result
# depth %% 10   ---> remainder left over after modulus division
# !(_)          ---> coerce integer to logical and negate 
# as.integer(_) ---> coerce back to integer for arithmetic operations

---

你应该提供一些背景知识来解释为什么你的解决方案可以帮助教育。好主意！@brittenbI只是想知道你为什么要将数据大小增加一倍。我是不是遗漏了什么？

df%>% 
  group_by(day, year, depth) %>% 
  bind_rows(., .) %>%
  mutate(mass = ifelse(test = (depth == 10), 
                       yes = mass/2,
                       no = ifelse(test = (depth == 20), 
                                   yes = mass/3,
                                   no = NA))) %>%
  arrange(day, year, depth, mass)

df %>%
    mutate(mass = mass *
        as.integer(!(depth %% 10)) * 1 / 2 +
        as.integer(!(depth %% 20)) * 1 / 3 
    ) %>%
arrange(day, year, depth, mass)

# let underscore _ denote previous line result
# depth %% 10   ---> remainder left over after modulus division
# !(_)          ---> coerce integer to logical and negate 
# as.integer(_) ---> coerce back to integer for arithmetic operations