如何应用多个条件从 R 中的当前变量创建新变量？

Question

我正在尝试对当前变量应用多个条件来创建新变量。我正在查看 5 variables/columns 并希望应用以下条件。如果 5 个变量中有 3 个大于 0，则仅取大于 0 的变量的平均值。如果 <3 个变量 >0 则 NA

例如，

ID	Work	School	School 2	Work 1	Work 2	New Variable
1	5	-2	-1	-7	2	NA
2	3	5	-1	2	3	3.25
3	4	5	1	3	3	3.2
4	-1	2	-7	2	4	2.67

Answer 1

df[["New Variable"]] <- apply(df[, -1], 1, function(row) {
  if (sum(row > 0) >= 3) mean(row[row > 0]) else NA
})

df[, -1] 是忽略第一列 (ID)

其中 df 是：

df <- read.table(text = 
'ID Work    School  "School 2"  "Work 1"    "Work 2"
1   5   -2  -1  -7  2
2   3   5   -1  2   3
3   4   5   1   3   3
4   -1  2   -7  2   4
', header = TRUE, check.names = FALSE)

Answer 2

使用我们创建逻辑矩阵 (i1) 的向量化解决方案，然后使用 rowSums 创建逻辑向量并使用 ifelse 到 return [=通过将其他元素更改为 NA 并使用 na.rm 参数

，只有那些具有大于或等于 3 个正值的元素中的 15=]

i1 <- df[-1] > 0
df$New <- ifelse(rowSums(i1) >= 3, rowMeans(replace(df[-1],
       !i1, NA), na.rm = TRUE), NA)

数据

df <- structure(list(ID = 1:4, Work = c(5L, 3L, 4L, -1L), School = c(-2L, 
5L, 5L, 2L), `School 2` = c(-1L, -1L, 1L, -7L), `Work 1` = c(-7L, 
2L, 3L, 2L), `Work 2` = c(2L, 3L, 3L, 4L)), class = "data.frame",
row.names = c(NA, 
-4L))

如何应用多个条件从 R 中的当前变量创建新变量？

How do I apply multiple conditions to create new variable from current variables in R?

if-statement

r

mean

conditional-statements

数据