Assignation conditionnelle frame$col <- val avec magrittr

Question

Quelle est la syntaxe de Magrittr pour affecter Iris$column en fonction de Iris$Petal.Length ? Exemple sans Magrittr :

df      <- iris[47:56,]
df$val1 <- NA                                           ## create column
df$val1[which(df$Petal.Length < 1.52)]                         <- "cake"
df$val1[which(df$Petal.Length > 1.55 & df$Petal.Length <=4.55)] <- "pie"
df$val1[which(df$Petal.Length > 4.55)]                        <- "apple"

head(df)

Cela se traduit par :

Petal.Length Petal.Width  Species    val1

1.6                0.2     setosa     pie

1.4                0.2     setosa     cake

1.5                0.2     setosa     cake

1.4                0.2     setosa     cake

1.4                1.4.  versicolor   apple

Answer 1

Nous pouvons utiliser case_when

res <- df %>% 
          mutate(val1 = case_when(Petal.Length < 1.52 ~ 'cake',
                  Petal.Length > 1.55 & Petal.Length <= 4.55 ~ 'pie',
                   Petal.Length > 4.55 ~'apple'))
head(res, 5)
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species  val1
#1          5.1         3.8          1.6         0.2     setosa   pie
#2          4.6         3.2          1.4         0.2     setosa  cake
#3          5.3         3.7          1.5         0.2     setosa  cake
#4          5.0         3.3          1.4         0.2     setosa  cake
#5          7.0         3.2          4.7         1.4 versicolor apple

Answer 2

L'équivalent exact magrittr La syntaxe de ce que vous avez écrit est :

df %>% transform(val1 = NA) %$%
  inset(.,Petal.Length < 1.52,"val1","cake") %$%
  inset(.,Petal.Length > 1.55 & Petal.Length <= 4.55,"val1","pie") %$%
  inset(.,Petal.Length > 4.55,"val1","apple")

Ou pour être vraiment zélé avec magrittr Les pseudonymes de l'entreprise :

df %>% transform(val1 = NA) %$%
  inset(.,Petal.Length %>% is_less_than(1.52),"val1","cake") %$%
  inset(.,Petal.Length %>% is_greater_than(1.55) & Petal.Length %>% 
  is_weakly_less_than(4.55),"val1","pie") %$%
  inset(.,Petal.Length %>% is_greater_than(4.55),"val1","apple")

Et une variante :

df %>% transform(val1 = NA) %$%
  inset(.,Petal.Length %>% is_less_than(1.52),"val1","cake") %$%
  inset(.,Petal.Length %>% {is_greater_than(.,1.55) & is_weakly_less_than(.,4.55)},"val1","pie") %$%
  inset(.,Petal.Length %>% is_greater_than(4.55),"val1","apple")

Les deux premières sont strictement équivalentes à celle-ci en base (sauf pour les tuyaux !) :

df %>% transform(val1 = NA) %$%
  `[<-`(.,Petal.Length < 1.52,"val1","cake") %$%
  `[<-`(.,Petal.Length > 1.55 & Petal.Length <= 4.55,"val1","pie") %$%
  `[<-`(.,Petal.Length > 4.55,"val1","apple")

La variante est équivalente à ceci :

df %>% transform(val1 = NA) %$%
  `[<-`(.,Petal.Length < 1.52,"val1","cake") %$%
  `[<-`(.,Petal.Length %>% {`>`(.,1.55) & `<=`(.,4.55)},"val1","pie") %$%
  `[<-`(.,Petal.Length > 4.55,"val1","apple")

J'ai utilisé transform parce que c'est un base fonction pendant que mutate es un dplyr mais ils fonctionnent de la même manière ici.

Pour une définition de tous les alias, voir : ?extract