嵌套 R 中的 if else 语句 - 即使语句为 TRUE 'if'也会执行'else'语句

Question

>我有一个包含 2 列的数据帧：df$a和df$b。 我需要使用 2 组单独的条件根据df$b的值计算列df$c的值。应应用哪组条件取决于df$a的值。

我试图通过编写嵌套的ifelse语句来解决这个问题。

# A subset of my data
a <- c(4211L, 2660L, 2839L, 3967L, 3167L, 2755L, 1680L, 2400L, 1173L, 1301L, 2370L, 2366L, 411L, 615L, 1382L, 826L, 717L, 401L, 177L, 82L, 579L, 246L)
b <- c(0.213, 0.102, 0.092, 0.121, 0.093, 0.0918, 0.0241, 0.060, 0.008, 0.003, 0.0385, 0.0368, -0.0529, -0.0697, 0.0192, -0.0346, -0.053, NA, -0.098, -0.139, -0.137, -0.0697)
df <- data.frame(a,b)

我想在df$a <1000时使用第一组条件，在df$a>=1000时使用第二组条件。这是我的代码：

df$c <- if (df$a < 1000) {
ifelse(df$b <= -0.2, '1',
ifelse(df$b > -0.2 & df$b <= -0.1, '2',
ifelse(df$b > -0.1 & df$b <= 0.0, '3',
ifelse(df$b > 0.0 & df$b <= 0.1, '4',
'5'))))
} else {
ifelse(df$b <= 0.0, '1',
ifelse(df$b > 0.0 & df$b <= 0.1, '2',
ifelse(df$b > 0.1 & df$b <= 0.2, '3',
ifelse(df$b > 0.2 & df$b <= 0.3, '4',
'5'))))
}

但是，代码会根据else语句中的条件计算所有df$c值，即使(df$a < 1000)TRUE也是如此。有谁知道是什么导致了这个错误？我收到以下警告消息：

Warning message:
In if (df$a < 1000) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used

Answer 1

你也可以使用ifelse，因为if是非矢量化的。我会使用像cut这样的函数来简化代码：

a <- c(4211L, 2660L, 2839L, 3967L, 3167L, 2755L, 1680L, 2400L, 1173L, 1301L, 2370L, 2366L, 411L, 615L, 1382L, 826L, 717L, 401L, 177L, 82L, 579L, 246L)
b <- c(0.213, 0.102, 0.092, 0.121, 0.093, 0.0918, 0.0241, 0.060, 0.008, 0.003, 0.0385, 0.0368, -0.0529, -0.0697, 0.0192, -0.0346, -0.053, NA, -0.098, -0.139, -0.137, -0.0697)
df <- data.frame(a,b)
df$c <- ifelse(df$a < 1000,
cut(df$b, breaks = c(-Inf, -0.2, -0.1, 0.0, 0.1, +Inf), 
labels = as.character(1:5)),
cut(df$b, c(-Inf, 0, 0.1, 0.2, 0.3, +Inf), 
as.character(1:5)))
df
# a       b  c
# 1  4211  0.2130  4
# 2  2660  0.1020  3
# 3  2839  0.0920  2
# 4  3967  0.1210  3
# 5  3167  0.0930  2
# 6  2755  0.0918  2
# 7  1680  0.0241  2
# ....

Answer 2

我们可以使用findInterval：

df$c <- with(df, ifelse(a < 1000, findInterval(b, seq(-0.2, 0.1, 0.1)), 
findInterval(b, seq(0, 0.3, 0.1))) + 1)
df$c
# [1]  4  3  2  3  2  2  2  2  2  2  2  2  3  3  2  3  3 NA  3  2  2  3