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データフレームは、他の列に基づいて新しい列を作成します

私はデータフレームを持っています：

_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
_

既存の列に基づいて新しい列を作成したい。このようなもの：

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

問題は、最初の行についてのみif条件がチェックされることです...上記のifステートメントから関数を作成する場合、apply()（またはmapply()...）、同じです。

Python/pandasでは、これを使用できます。

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

Rでも似たようなものが欲しいので、結果は次のようになります。

_    a    b    c
1   1    1    2
2   2   20   18
3   3    3    6
4   4    4    8
5   5   50   45
_
rdataframeapply
10
ragesz

1つのオプションはifelseです。これは_if/else_のベクトル化バージョンです。行ごとにこれを行う場合、OPのpandas投稿に示されている_if/else_は、forループまたは_lapply/sapply_のいずれかで実行できます。しかし、それはRでは非効率です。

_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
_

そうでなければ、これは

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

元のデータセットに「c」列を作成するには

OPはRで同様のオプションを使用するため、_if/else_を使用します

_df$c <- apply(df, 1, FUN = function(x) if(x[1]==x[2]) x[1]+x[2] else x[2]-x[1])
_
22
akrun

少し複雑な代数的方法を次に示します。

df$c <- with(df, b + ((-1)^((a==b)+1) * 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

考え方は、テスト「a==b」に基づいて「マイナス」演算子をオンまたはオフにすることです。

7
lmo

適用メソッドが必要な場合、mapplyを使用する別の方法は、関数を作成して適用することです。

fun1 <- function(x, y) if (x == y) {x + y} else {y-x}
df$c <- mapply(fun1, df$a, df$b)
df
#  a  b  c
#1 1  1  2
#2 2 20 18
#3 3  3  6
#4 4  4  8
#5 5 50 45
5
Sotos

applyを使用したソリューション

myFunction <- function(x){
  a <- x[1]
  b <- x[2]
  #further values ignored (if there are more than 2 columns)
  value <- if(a==b) a + b else b - a
  #or more complicated stuff
  return(value)
}

df$c <- apply(df, 1, myFunction)
4
Phann

Dplyrパッケージの使用：

library(dplyr)

df <- df %>% 
  mutate(c = if_else(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
4
zx8754