r-嵌套if else;堆栈溢出

Question

我正在尝试向tibble添加一个新变量，该变量是我使用突变函数研究的每个区域的总体。为此，我认为我需要使用ifelse函数(我已经尝试过case_when函数(，因为区域是通过它们的首字母缩写来识别的；我试着把人口分配给他们的每一个缩写词。

这就是我一直在做的：

hosp%>% mutate(poblacion =ifelse(hosp$provincia_iso=="A", 1879888,  ifelse(hosp$provincia_iso=="VI", 333940, 
ifelse(hosp$provincia_iso=="AB", 388270, ifelse(hosp$provincia_iso=="AL", 727945, ifelse(hosp$provincia_iso=="O", 1018784, 
ifelse(hosp$provincia_iso=="AV", 157664, ifelse((hosp$provincia_iso=="BA"), 672137, ifelse((hosp$provincia_iso=="PM"), 672137,
ifelse((hosp$provincia_iso=="B"), 5743402, ifelse((hosp$provincia_iso=="BU"), 357650,
ifelse((hosp$provincia_iso=="CC"), 391850,ifelse((hosp$provincia_iso=="CA"), 1244049,
ifelse((hosp$provincia_iso=="S"), 582905,ifelse((hosp$provincia_iso=="CS"), 585590,
ifelse((hosp$provincia_iso=="CR"), 495045,ifelse((hosp$provincia_iso=="CO"), 781451, 
ifelse((hosp$provincia_iso=="CU"), 196139, ifelse((hosp$provincia_iso=="GI"), 781788,
ifelse((hosp$provincia_iso=="GR"), 919168, ifelse((hosp$provincia_iso=="GU"), 261995,
ifelse((hosp$provincia_iso=="SS"), 727121,  ifelse((hosp$provincia_iso=="H"), 524278,
ifelse((hosp$provincia_iso=="HU"), 222687,  ifelse((hosp$provincia_iso=="J"), 631381,
ifelse((hosp$provincia_iso=="C"), 1121815,  ifelse((hosp$provincia_iso=="LO"), 319914, 
ifelse((hosp$provincia_iso=="GC"), 131065, ifelse((hosp$provincia_iso=="LE"), 456439,
ifelse((hosp$provincia_iso=="L"), 438517, ifelse((hosp$provincia_iso=="LU"), 327946,
ifelse((hosp$provincia_iso=="M"), 6779888,  ifelse((hosp$provincia_iso=="MA"), 1685920,
ifelse((hosp$provincia_iso=="MU"), 1511251, ifelse((hosp$provincia_iso=="NA"), 661197,
ifelse((hosp$provincia_iso=="OR"), 306650, ifelse((hosp$provincia_iso=="P"), 160321,
ifelse((hosp$provincia_iso=="PO"), 945408,  ifelse((hosp$provincia_iso=="SA"), 329245,
ifelse((hosp$provincia_iso=="TF"), 1044887,  ifelse((hosp$provincia_iso=="SG"), 153478,
ifelse((hosp$provincia_iso=="SE"), 1950219, ifelse((hosp$provincia_iso=="SO"), 88894,
ifelse((hosp$provincia_iso=="T"), 816772, ifelse((hosp$provincia_iso=="TE"), 134176, 
ifelse((hosp$provincia_iso=="TO"), 703772, ifelse((hosp$provincia_iso=="V"), 2591875,
ifelse((hosp$provincia_iso=="VA"), 520649, ifelse((hosp$provincia_iso=="BI"), 1159443, 
ifelse((hosp$provincia_iso=="ZA"), 170588, ifelse((hosp$provincia_iso=="Z"), 972528, 
ifelse((hosp$provincia_iso=="CE"), 84202,  ifelse((hosp$provincia_iso=="ML"), 87076, NA)))))))))))))

但也许你会更容易帮我举一个更简单的例子：

province <- c("A", "B", "C", "D")
cases<-c(135,120,160, 100)
df <- data.frame(province, cases)
df%>% mutate(poblacion =ifelse(df$ province=="A", 1879888,  ifelse( df$ province=="C", 333940,
ifelse( df$ province=="B", 388270, ifelse(df$ province=="D", 727945, NA))))))))))))))))))))))

问题是，当这起作用时，当我运行问题脚本的上部时，我会得到一些"；stackoverflow错误"；对于第24行，我只得到脚本最后两个省的值。

此外，我想问是否有一种更简单的方法可以做到这一点。

Answer 1

这就是使用case_when:的方法

province <- c("A", "B", "C", "D")
cases<-c(135,120,160, 100)
df <- data.frame(province, cases)
df%>% 
mutate(poblacion =case_when(
province=="A" ~ 1879888,
province=="C" ~ 333940,
province=="B" ~ 388270, 
province=="D" ~ 727945, 
TRUE ~ NA_real_))
#   province cases poblacion
# 1        A   135   1879888
# 2        B   120    388270
# 3        C   160    333940
# 4        D   100    727945

我认为如果你使用这种方法，它会解决问题，例如：

hosp%>% 
mutate(poblacion =
cae_when(
hosp$provincia_iso=="A" ~ 1879888,  
hosp$provincia_iso=="VI" ~ 333940, 
hosp$provincia_iso=="AB" ~ 388270, 
hosp$provincia_iso=="AL" ~ 727945, 
hosp$provincia_iso=="O" ~ 1018784, 
hosp$provincia_iso=="AV" ~ 157664, 
hosp$provincia_iso=="BA" ~ 672137, 
hosp$provincia_iso=="PM" ~ 672137,
hosp$provincia_iso=="B" ~ 5743402, 
hosp$provincia_iso=="BU" ~ 357650,
hosp$provincia_iso=="CC" ~ 391850,
hosp$provincia_iso=="CA" ~ 1244049,
hosp$provincia_iso=="S" ~ 582905,
hosp$provincia_iso=="CS" ~ 585590,
hosp$provincia_iso=="CR" ~ 495045,
hosp$provincia_iso=="CO" ~ 781451, 
hosp$provincia_iso=="CU" ~ 196139, 
hosp$provincia_iso=="GI" ~ 781788,
hosp$provincia_iso=="GR" ~ 919168, 
hosp$provincia_iso=="GU" ~ 261995,
hosp$provincia_iso=="SS" ~ 727121,  
hosp$provincia_iso=="H" ~ 524278,
hosp$provincia_iso=="HU" ~ 222687,  
hosp$provincia_iso=="J" ~ 631381,
hosp$provincia_iso=="C" ~ 1121815,  
hosp$provincia_iso=="LO" ~ 319914, 
hosp$provincia_iso=="GC" ~ 131065, 
hosp$provincia_iso=="LE" ~ 456439,
hosp$provincia_iso=="L" ~ 438517, 
hosp$provincia_iso=="LU" ~ 327946,
hosp$provincia_iso=="M" ~ 6779888,  
hosp$provincia_iso=="MA" ~ 1685920,
hosp$provincia_iso=="MU" ~ 1511251, 
hosp$provincia_iso=="NA" ~ 661197,
hosp$provincia_iso=="OR" ~ 306650, 
hosp$provincia_iso=="P" ~ 160321,
hosp$provincia_iso=="PO" ~ 945408,  
hosp$provincia_iso=="SA" ~ 329245,
hosp$provincia_iso=="TF" ~ 1044887,  
hosp$provincia_iso=="SG" ~ 153478,
hosp$provincia_iso=="SE" ~ 1950219, 
hosp$provincia_iso=="SO" ~ 88894,
hosp$provincia_iso=="T" ~ 816772, 
hosp$provincia_iso=="TE" ~ 134176, 
hosp$provincia_iso=="TO" ~ 703772, 
hosp$provincia_iso=="V" ~ 2591875,
hosp$provincia_iso=="VA" ~ 520649, 
hosp$provincia_iso=="BI" ~ 1159443, 
hosp$provincia_iso=="ZA" ~ 170588, 
hosp$provincia_iso=="Z" ~ 972528, 
hosp$provincia_iso=="CE" ~ 84202,  
hosp$provincia_iso=="ML" ~ 87076,
TRUE ~ NA_real_))

Answer 2

尝试match

> df %>% 
+   mutate(poblacion = c(1879888,388270,333940,727945)[match(province,c("A","B","C","D"))])
province cases poblacion
1        A   135   1879888
2        B   120    388270
3        C   160    333940
4        D   100    727945