如何重新分类数据框列？

Question

我正在重新class验证一个数据框列中的值并将这些值添加到另一列。以下脚本尝试将重新class化函数应用于列并将值输出到数据框中的另一列。

a = c(1,2,3,4,5,6,7)

x = data.frame(a)

# Reclassify values in x$a
reclass = function(x){
  # 1 - Spruce/Fir          = 1
  # 2 - Lodgepole Pine      = 1
  # 3 - Ponderosa Pine      = 1
  # 4 - Cottonwood/Willow   = 0
  # 5 - Aspen               = 0
  # 6 - Douglas-fir         = 1
  # 7 - Krummholz           = 1
  if(x == 1) return(1)
  if(x == 2) return(1)
  if(x == 3) return(1)
  if(x == 4) return(0)
  if(x == 5) return(0)
  if(x == 6) return(1)
  if(x == 7) return(1)
}

# Add a new column
x$b = 0

# Apply function on new column
b = lapply(x$b, reclass(x$a))

错误信息：

> b = lapply(x$b, reclass(x$a))
Error in match.fun(FUN) : 
  'reclass(x$a)' is not a function, character or symbol
In addition: Warning message:
In if (x == 1) return(1) :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used

预期的输出应如下所示

a = c(1,2,3,4,5,6,7)
b = c(1,1,1,0,0,1,1)
x = data.frame(a, b)

我读过一个看似相似的问题 (Reclassify select columns in Data Table)，尽管它似乎是在解决更改列的实际 class（例如数字）的问题。

如何从数据框中的一列中获取值，应用我的重新class化函数，并将值输出到新列？

Answer 1

在这里，我只是做（类似的事情）：

coniferTypes <- c(1,2,3,6,7)
x$b <- as.integer(x$a %in% coniferTypes)
x
#   a b
# 1 1 1
# 2 2 1
# 3 3 1
# 4 4 0
# 5 5 0
# 6 6 1
# 7 7 1

Answer 2

你可以这样做：

library(dplyr)
mutate(x, b = ifelse(a %in% c(1, 2, 3, 6, 7), 1, 0))

如何重新分类数据框列？

How to reclassify dataframe column?

r

multiple-columns

dataframe