#r #dplyr
Вопрос:
Я пытаюсь добавить новую переменную в tibble, которая представляет собой население каждой из областей, которые я изучаю, используя функцию mutate. Для этого, я думаю, мне нужно использовать функцию ifelse (я попробовал функцию case_when), поскольку зоны идентифицируются по их аббревиатурам; и я пытаюсь присвоить каждой из их аббревиатур население.
Так вот чем я занимался:
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)))))))))))))
Но, может быть, вам будет проще помочь мне с более простым примером:
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))))))))))))))))))))))
Проблема в том, что, хотя это работает, когда я запускаю верхнюю часть сценария вопроса, я получаю некоторую «ошибку стекового потока» для строки 24, и я получаю значения только для последних 2 областей сценария.
Также я хотел бы спросить, есть ли более простой способ сделать это.
Ответ №1:
Вот как вы могли бы это сделать с помощью case_when :
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
Я думаю, что если бы вы использовали этот подход, это решило бы проблему, например:
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_))
Ответ №2:
Попробуй 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