Kann das dplyr-Paket für die bedingte Mutation verwendet werden?

Kann die Mutation verwendet werden, wenn die Mutation bedingt ist (abhängig von den Werten bestimmter Spaltenwerte)?

Dieses Beispiel zeigt, was ich meine.

structure(list(a = c(1, 3, 4, 6, 3, 2, 5, 1), b = c(1, 3, 4, 
2, 6, 7, 2, 6), c = c(6, 3, 6, 5, 3, 6, 5, 3), d = c(6, 2, 4, 
5, 3, 7, 2, 6), e = c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 3), f = c(2, 3, 4, 
2, 2, 7, 5, 2)), .Names = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), row.names = c(NA, 
8L), class = "data.frame")

  a b c d e f
1 1 1 6 6 1 2
2 3 3 3 2 2 3
3 4 4 6 4 4 4
4 6 2 5 5 5 2
5 3 6 3 3 6 2
6 2 7 6 7 7 7
7 5 2 5 2 6 5
8 1 6 3 6 3 2

Ich hatte gehofft, mit dem Paket dplyr eine Lösung für mein Problem zu finden (und ja, ich weiß, dass dieser Code nicht funktionieren sollte, aber ich denke, er macht den Zweck klar), um eine neue Spalte g zu erstellen:

 library(dplyr)
 df <- mutate(df,
         if (a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4)){g = 2},
         if (a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4) {g = 3})

Das Ergebnis des gesuchten Codes sollte dieses Ergebnis in diesem speziellen Beispiel haben:

  a b c d e f  g
1 1 1 6 6 1 2  3
2 3 3 3 2 2 3  3
3 4 4 6 4 4 4  3
4 6 2 5 5 5 2 NA
5 3 6 3 3 6 2 NA
6 2 7 6 7 7 7  2
7 5 2 5 2 6 5  2
8 1 6 3 6 3 2  3

Hat jemand eine Idee, wie man das in dplyr macht? Dieser Datenrahmen ist nur ein Beispiel, die Datenrahmen, mit denen ich es zu tun habe, sind viel größer. Aufgrund seiner Geschwindigkeit habe ich versucht, dplyr zu verwenden, aber vielleicht gibt es andere, bessere Möglichkeiten, um dieses Problem zu lösen?

Verwenden ifelse

df %>%
  mutate(g = ifelse(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4), 2,
               ifelse(a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4, 3, NA)))

Hinzugefügt - if_else: Beachten Sie, dass in dplyr 0,5 gibt es eine ist if_elseFunktion definiert , um eine Alternative zu ersetzen wäre ifelsemit if_else; Beachten Sie jedoch, dass da if_elsestrenger ist als ifelse(beide Beine der Bedingung müssen den gleichen Typ haben), so dass das NAin diesem Fall durch ersetzt werden müsste NA_real_.

df %>%
  mutate(g = if_else(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4), 2,
               if_else(a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4, 3, NA_real_)))

Hinzugefügt - case_when Da diese Frage gestellt wurde, hat dplyr hinzugefügt, case_whensodass eine andere Alternative wäre:

df %>% mutate(g = case_when(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4) ~ 2,
                            a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4 ~ 3,
                            TRUE ~ NA_real_))

Hinzugefügt - arithmetic / na_if Wenn die Werte numerisch sind und sich die Bedingungen (mit Ausnahme des Standardwerts von NA am Ende) gegenseitig ausschließen, wie dies in der Frage der Fall ist, können wir einen arithmetischen Ausdruck verwenden, sodass jeder Term multipliziert wird durch das gewünschte Ergebnis mitna_if am Ende verwenden, um 0 durch NA zu ersetzen.

df %>%
  mutate(g = 2 * (a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4)) +
             3 * (a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4),
         g = na_if(g, 0))

Da Sie nach anderen besseren Möglichkeiten zur Lösung des Problems fragen, verwenden Sie eine andere Möglichkeit data.table:

require(data.table) ## 1.9.2+
setDT(df)
df[a %in% c(0,1,3,4) | c == 4, g := 3L]
df[a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), g := 2L]

Beachten Sie, dass die Reihenfolge der bedingten Anweisungen umgekehrt ist, um gkorrekt zu sein. gSelbst während der zweiten Aufgabe wird keine Kopie erstellt - sie wird an Ort und Stelle ersetzt .

Bei größeren Daten hat dies eine bessere Leistung als die Verwendung von verschachtelten Daten if-else, da sowohl Ja- als auch Nein-Fälle ausgewertet werden können und das Verschachteln IMHO schwieriger zu lesen / zu warten ist.

Hier ist ein Benchmark für relativ große Datenmengen:

# R version 3.1.0
require(data.table) ## 1.9.2
require(dplyr)
DT <- setDT(lapply(1:6, function(x) sample(7, 1e7, TRUE)))
setnames(DT, letters[1:6])
# > dim(DT) 
# [1] 10000000        6
DF <- as.data.frame(DT)

DT_fun <- function(DT) {
    DT[(a %in% c(0,1,3,4) | c == 4), g := 3L]
    DT[a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), g := 2L]
}

DPLYR_fun <- function(DF) {
    mutate(DF, g = ifelse(a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), 2L, 
            ifelse(a %in% c(0,1,3,4) | c==4, 3L, NA_integer_)))
}

BASE_fun <- function(DF) { # R v3.1.0
    transform(DF, g = ifelse(a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), 2L, 
            ifelse(a %in% c(0,1,3,4) | c==4, 3L, NA_integer_)))
}

system.time(ans1 <- DT_fun(DT))
#   user  system elapsed 
#  2.659   0.420   3.107 

system.time(ans2 <- DPLYR_fun(DF))
#   user  system elapsed 
# 11.822   1.075  12.976 

system.time(ans3 <- BASE_fun(DF))
#   user  system elapsed 
# 11.676   1.530  13.319 

identical(as.data.frame(ans1), as.data.frame(ans2))
# [1] TRUE

identical(as.data.frame(ans1), as.data.frame(ans3))
# [1] TRUE

Ich bin mir nicht sicher, ob dies eine Alternative ist, nach der Sie gefragt haben, aber ich hoffe, es hilft.

dplyr hat jetzt eine Funktion case_when, die ein vektorisiertes if bietet. Die Syntax ist etwas seltsam im Vergleich zu, mosaic:::derivedFactorda Sie nicht auf Standard-Dplyr-Weise auf Variablen zugreifen können und den Modus von NA deklarieren müssen, aber sie ist erheblich schneller als mosaic:::derivedFactor.

df %>%
mutate(g = case_when(a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4) ~ 2L, 
                     a %in% c(0,1,3,4) | c == 4 ~ 3L, 
                     TRUE~as.integer(NA)))

BEARBEITEN: Wenn Sie dplyr::case_when()vor Version 0.7.0 des Pakets verwenden, müssen Sie Variablennamen mit ' .$' voranstellen (z. B. .$a == 1innen schreiben)case_when . ).

Benchmark : Für den Benchmark (Wiederverwendung von Funktionen aus Aruns Beitrag) und Reduzierung der Stichprobengröße:

require(data.table) 
require(mosaic) 
require(dplyr)
require(microbenchmark)

set.seed(42) # To recreate the dataframe
DT <- setDT(lapply(1:6, function(x) sample(7, 10000, TRUE)))
setnames(DT, letters[1:6])
DF <- as.data.frame(DT)

DPLYR_case_when <- function(DF) {
  DF %>%
  mutate(g = case_when(a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4) ~ 2L, 
                       a %in% c(0,1,3,4) | c==4 ~ 3L, 
                       TRUE~as.integer(NA)))
}

DT_fun <- function(DT) {
  DT[(a %in% c(0,1,3,4) | c == 4), g := 3L]
  DT[a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), g := 2L]
}

DPLYR_fun <- function(DF) {
  mutate(DF, g = ifelse(a %in% c(2,5,7) | (a==1 & b==4), 2L, 
                    ifelse(a %in% c(0,1,3,4) | c==4, 3L, NA_integer_)))
}

mosa_fun <- function(DF) {
  mutate(DF, g = derivedFactor(
    "2" = (a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4)),
    "3" = (a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4),
    .method = "first",
    .default = NA
  ))
}

perf_results <- microbenchmark(
  dt_fun <- DT_fun(copy(DT)),
  dplyr_ifelse <- DPLYR_fun(copy(DF)),
  dplyr_case_when <- DPLYR_case_when(copy(DF)),
  mosa <- mosa_fun(copy(DF)),
  times = 100L
)

Das gibt:

print(perf_results)
Unit: milliseconds
           expr        min         lq       mean     median         uq        max neval
         dt_fun   1.391402    1.560751   1.658337   1.651201   1.716851   2.383801   100
   dplyr_ifelse   1.172601    1.230351   1.331538   1.294851   1.390351   1.995701   100
dplyr_case_when   1.648201    1.768002   1.860968   1.844101   1.958801   2.207001   100
           mosa 255.591301  281.158350 291.391586 286.549802 292.101601 545.880702   100

Die derivedFactorFunktion aus dem mosaicPaket scheint darauf ausgelegt zu sein. In diesem Beispiel würde es so aussehen:

library(dplyr)
library(mosaic)
df <- mutate(df, g = derivedFactor(
     "2" = (a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4)),
     "3" = (a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 |  c == 4),
     .method = "first",
     .default = NA
     ))

(Wenn das Ergebnis anstelle eines Faktors numerisch sein soll, können Sie derivedFactoreinen as.numericAnruf einschließen.)

derivedFactor kann auch für eine beliebige Anzahl von Bedingungen verwendet werden.

case_when ist jetzt eine ziemlich saubere Implementierung des SQL-Falls, wenn:

structure(list(a = c(1, 3, 4, 6, 3, 2, 5, 1), b = c(1, 3, 4, 
2, 6, 7, 2, 6), c = c(6, 3, 6, 5, 3, 6, 5, 3), d = c(6, 2, 4, 
5, 3, 7, 2, 6), e = c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 3), f = c(2, 3, 4, 
2, 2, 7, 5, 2)), .Names = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), row.names = c(NA, 
8L), class = "data.frame") -> df


df %>% 
    mutate( g = case_when(
                a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4 )     ~   2,
                a == 0 | a == 1 | a == 4 |  a == 3 | c == 4       ~   3
))

Verwenden von dplyr 0.7.4

Das Handbuch: http://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html