R：在dplyr :: mutate（）中使用min（） [英] R: use min() within dplyr::mutate()

问题描述

pre $（$）
require（dplyr）
set.seed（8）
df< -
data.frame
v1 = runif（10，-1,1），
v2 = runif（10，-1,1））

问题：
如何在 min（）函数中获取正确的值作为$ $ c的一部分$ c> mutate（） - 基本上，我想将 v3 分配为 v1 除以 v1 和 v2 中的最小值。
这不工作：

  df<  -  
 df％>％mutate（v3 = ifelse （v1！= 0，v1 / min（v1，v2），0））
  

我想我我错过了一些非常简单的东西。

解决方案

从？min ：

pmax和pmin以一个或多个向量（或矩阵）为参数，
返回一个单个向量，
向量的平行'最大值（或最小值）。

另一方面：

max和min返回
中所有值的最大或最小值，其参数

所以你想在这里使用 pmin 。使用dplyr，如上所述，一个选项就是这样：

  df％>％mutate（v3 =（v1！ = 0）* v1 / pmin（v1，v2））
  

这里的好的副作用是你可以避免使用 ifelse ，只需使用逻辑向量（TRUE / FALSE，然后转换为1/0）。

require(plyr)
require(dplyr)    
set.seed(8)
    df <- 
      data.frame(
        v1 = runif(10, -1,1),
        v2 = runif(10, -1,1))

The problem: How can I get the correct values into the min() function as part of mutate()- basically, I would like to assign v3as v1 divided with the smallest of v1 and v2. This doesnt work:

  df <- 
         df %>% mutate(v3=ifelse(v1 !=0, v1/min(v1,v2), 0))

I guess I am missing something really simple.

解决方案

From the help page on ?min:

pmax and pmin take one or more vectors (or matrices) as arguments and return a single vector giving the ‘parallel’ maxima (or minima) of the vectors.

On the other hand:

max and min return the maximum or minimum of all the values present in their arguments

So you want to use pmin here. With dplyr, one option - as commented above - is like this:

df %>% mutate(v3 = (v1 != 0) * v1/pmin(v1,v2))

Nice side effect here is that you can avoid using ifelse and just mulitply with the logical vector (TRUE / FALSE which is then converted to 1 / 0).

这篇关于R：在dplyr :: mutate（）中使用min（）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！