dplyr -使用具有多个条件的case_when

dplyr是一个在R语言中广泛使用的数据操作包，它提供了一组强大而灵活的函数，用于对数据进行筛选、排序、汇总、变形和重塑等操作。其中，case_when函数是dplyr包中用于多个条件的逐个判断和替换操作的函数。

在使用dplyr包中的case_when函数时，我们可以根据多个条件逐个判断，并根据不同条件返回不同的结果。其基本语法如下：

case_when(
  condition1 ~ result1,
  condition2 ~ result2,
  ...
  conditionN ~ resultN,
  TRUE ~ default_result
)

• condition1, condition2, ..., conditionN：表示要判断的条件，可以是任何返回逻辑值的表达式。
• result1, result2, ..., resultN：表示条件为真时要返回的结果。
• TRUE ~ default_result：表示当以上条件都为假时要返回的默认结果。

使用case_when函数，我们可以根据条件快速进行数据处理和转换。以下是一些示例场景：

1. 根据不同的数值范围对数据进行分组：

df %>%
  mutate(group = case_when(
    value < 10 ~ "Group 1",
    value < 20 ~ "Group 2",
    TRUE ~ "Group 3"
  ))

在上述示例中，当value小于10时，group列的值为"Group 1"，当value小于20且大于等于10时，group列的值为"Group 2"，其他情况下，group列的值为"Group 3"。

1. 根据多个条件对数据进行分类：

df %>%
  mutate(category = case_when(
    condition1 ~ "Category 1",
    condition2 ~ "Category 2",
    condition3 ~ "Category 3",
    TRUE ~ "Category 4"
  ))

在上述示例中，根据不同的条件，将category列的值划分为不同的分类。

1. 对缺失值进行填充：

df %>%
  mutate(filled_value = case_when(
    is.na(value) ~ mean(value, na.rm = TRUE),
    TRUE ~ value
  ))

在上述示例中，如果value列的值为缺失值NA，那么将其用该列的均值填充；否则保持原值不变。

总结： dplyr包中的case_when函数提供了一种简便而灵活的方法来根据多个条件对数据进行判断和替换。通过合理运用case_when函数，我们能够对数据进行快速的分类、分组和填充等操作，提高数据处理的效率和准确性。

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