Dataframe根据其他列创建新列 [英] Dataframe create new column based on other columns

问题描述

我有一个数据框：

  df<  -  data.frame（'a'= c（1,2， 3,4,5），'b'= c（1,20,3,4,50））
 df 
ab 
 1 1 1 
 2 2 20 
 3 3 3 
 4 4 4 
 5 5 50 
  

根据现有的列创建一个新的列。如下所示：

  if（df [['a']] == df [['b']]）{ 
 df [['c']]<  -  df [['a']] + df [['b']] 
} else {
 df [['c'] ]<  -  df [['b']]  -  df [['a']] 
} 
  

问题是 if 条件仅针对第一行进行检查...如果我从以上中创建一个函数if 语句，然后我使用 apply（）（或 mapply（） ...）这是一样的。

在Python /熊猫我可以使用这个：

  df ['c'] = df [['a'，'b']]。apply（lambda x：x ['a'] + x ['b'] if（x ['a'] = = x ['b']）\ 
 else x ['b']  -  x ['a']，轴= 1）
  

我想在R中类似的东西。所以结果应该如下所示：

  abc 
 1 1 1 2 
 2 2 20 18 
 3 3 3 6 
 4 4 4 8 
 5 5 50 45 
  

解决方案

一个选项是 ifelse ，它是向量化版本的 if / else 。如果我们正在为每一行执行此操作，OP的熊猫帖子中显示的 if / else 可以在中为 loop或 lapply / sapply ，但是在 R 中将无效。

  df<  -  transform（df，c = ifelse（a == b，a + b，ba））
 df 
 ＃abc 
＃1 1 1 2 
＃2 2 20 18 
＃3 3 3 6 
＃4 4 4 8 
＃5 5 50 45 
  

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这可以写成

  df $ c<  - （df，ifelse（a == b，a + b，ba））
  

在原始数据集中创建'c'列

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由于OP在 R 中使用 if / else

（df，1，FUN = function（x）if（x [1] == x [2] ）x [1] + x [2] else x [2] -x [1]）$ ​​b $ b

I have a dataframe:

df <- data.frame('a'=c(1,2,3,4,5), 'b'=c(1,20,3,4,50))
df
    a    b
1   1    1
2   2   20
3   3    3
4   4    4
5   5   50

and I want to create a new column based on existing columns. Something like this:

if (df[['a']] == df[['b']]) {
  df[['c']] <- df[['a']] + df[['b']]
} else {
  df[['c']] <- df[['b']] - df[['a']]
}

The problem is that the if condition is checked only for the first row... If I create a function from the above if statement then I use apply() (or mapply()...), it is the same.

In Python/pandas I can use this:

df['c'] = df[['a', 'b']].apply(lambda x: x['a'] + x['b'] if (x['a'] == x['b']) \
    else x['b'] - x['a'], axis=1)

I want something similar in R. So the result should look like this:

    a    b    c
1   1    1    2
2   2   20   18
3   3    3    6
4   4    4    8
5   5   50   45

解决方案

One option is ifelse which is vectorized version of if/else. If we are doing this for each row, the if/else as showed in the OP's pandas post can be done in either a for loop or lapply/sapply, but that would be inefficient in R.

df <- transform(df, c= ifelse(a==b, a+b, b-a))
df
#  a  b  c
#1 1  1  2
#2 2 20 18
#3 3  3  6
#4 4  4  8
#5 5 50 45

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This can be otherwise written as

df$c <- with(df, ifelse(a==b, a+b, b-a))

to create the 'c' column in the original dataset

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As the OP wants a similar option in R using if/else

df$c <- apply(df, 1, FUN = function(x) if(x[1]==x[2]) x[1]+x[2] else x[2]-x[1])

这篇关于Dataframe根据其他列创建新列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！