在for循環中使用條件之間的多條if語句

Question

我是一個新的R用戶，我一直試圖執行嵌套在for循環中的if語句以編寫新變量。我有一個data.frame，其中一些人之前忘記了從E-prime編碼「條件」變量（3個級別的因素：舊，新，誘餌）。該任務有兩個階段編碼/檢索（塊1和2），兩組圖像（A和B）和一個唯一的Word ID。

所以我有這樣的：

phase <- rep(c("Block1", "Block2"), each = 7) 
condition <- rep(NA, times = 14) 
setAorB <- rep(c("A", "B"), times = c(9,5)) 
WordID <- c(23,34,56,76,45,88,99,23,34,56,76,45,100,105) 

loris_data <- data.frame(phase,condition,setAorB,WordID) 

這給了我：

> loris_data 
    phase  condition setAorB WordID 
1 Block1  NA  A  23 
2 Block1  NA  A  34 
3 Block1  NA  A  56 
4 Block1  NA  A  76 
5 Block1  NA  A  45 
6 Block1  NA  A  88 
7 Block1  NA  A  99 
8 Block2  NA  A  23 
9 Block2  NA  A  34 
10 Block2  NA  B  56 
11 Block2  NA  B  76 
12 Block2  NA  B  45 
13 Block2  NA  B 100 
14 Block2  NA  B 105 

我想什麼實現的是：在檢索（塊2），如果setAorB是 「A」，那麼條件老了」。我嘗試了這個基本循環，但顯然，只適用於舊物品，因爲它不會區分誘餌與新物品。

for(i in 1:length(loris_data$condition)) { 
     if(loris_data$setAorB[i] == "A") { 
      loris_data$condition[i] <-"old"} 
     else { 
      loris_data$condition[i] <- "new" 
     } 
    } 

然後，我想地說：如果setAorB是「B」和單詞ID是相同的A（這意味着是誘餌），那麼條件是「誘餌」，否則如果setAorB是「B」但它有一個唯一的WordID，條件是「新」。

這將是預期的輸出：

> loris_data 
    phase condition setAorB WordID 
1 Block1  <NA>  A  23 
2 Block1  <NA>  A  34 
3 Block1  <NA>  A  56 
4 Block1  <NA>  A  76 
5 Block1  <NA>  A  45 
6 Block1  <NA>  A  88 
7 Block1  <NA>  A  99 
8 Block2  old  A  23 
9 Block2  old  A  34 
10 Block2  lure  B  56 
11 Block2  lure  B  76 
12 Block2  lure  B  45 
13 Block2  new  B 100 
14 Block2  new  B 105 

任何人都可以使用此代碼有所幫助我還在學習，我掙扎了很多？

Answer 1

使用data.table快速和髒溶液：

library(data.table) 
setDT(loris_data) 
loris_data[, condition := ifelse(setAorB == "A", "old", "new")] 
loris_data[phase != "Block2", condition := NA] 
loris_data[phase == "Block2" & setAorB == "B" & WordID %in% loris_data[phase == "Block1", WordID], condition := "lure"] 

Answer 2

您是否嘗試過ifelse方法？ ifelse是R中的一個內置函數，它運行矢量化if測試並給出確定的輸出。例如：

loris_data$resutl <- ifelse(test = loris_data[, "condition"] == "A", 
     yes = "old", 
     no = "new") 

但是，如果您想要在no內嵌入另一個ifelse，那就太好了！ 讓我知道它是否有效。

Answer 3

使用dplyr溶液。 loris_data2是最終輸出。

library(dplyr) 

loris_data2 <- loris_data %>% 
    group_by(WordID) %>% 
    mutate(WordID_count = row_number()) %>% 
    ungroup() %>% 
    mutate(condition = case_when(
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "A"      ~ "old", 
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count > 1  ~ "lure", 
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count == 1 ~ "new", 
    TRUE               ~ NA_character_ 
)) %>% 
    select(-WordID_count) 

loris_data2 
# # A tibble: 14 x 4 
#  phase condition setAorB WordID 
# <fctr>  <chr> <fctr> <dbl> 
# 1 Block1  <NA>  A  23 
# 2 Block1  <NA>  A  34 
# 3 Block1  <NA>  A  56 
# 4 Block1  <NA>  A  76 
# 5 Block1  <NA>  A  45 
# 6 Block1  <NA>  A  88 
# 7 Block1  <NA>  A  99 
# 8 Block2  old  A  23 
# 9 Block2  old  A  34 
# 10 Block2  lure  B  56 
# 11 Block2  lure  B  76 
# 12 Block2  lure  B  45 
# 13 Block2  new  B 100 
# 14 Block2  new  B 105 

說明

我的解決辦法首先創建一個名爲WordID_count新列，其示出了WordID的外觀倍。這項任務是通過以下來實現的。

loris_data %>% 
    group_by(WordID) %>% 
    mutate(WordID_count = row_number()) %>% 
    ungroup() 

# # A tibble: 14 x 5 
#  phase condition setAorB WordID WordID_count 
# <fctr>  <lgl> <fctr> <dbl>  <int> 
# 1 Block1  NA  A  23   1 
# 2 Block1  NA  A  34   1 
# 3 Block1  NA  A  56   1 
# 4 Block1  NA  A  76   1 
# 5 Block1  NA  A  45   1 
# 6 Block1  NA  A  88   1 
# 7 Block1  NA  A  99   1 
# 8 Block2  NA  A  23   2 
# 9 Block2  NA  A  34   2 
# 10 Block2  NA  B  56   2 
# 11 Block2  NA  B  76   2 
# 12 Block2  NA  B  45   2 
# 13 Block2  NA  B 100   1 
# 14 Block2  NA  B 105   1 

之後，準備好填寫condition列。這項任務是通過以下來實現的。

mutate(condition = case_when(
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "A"      ~ "old", 
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count > 1  ~ "lure", 
    phase %in% "Block2" & setAorB %in% "B" & WordID_count == 1 ~ "new", 
    TRUE               ~ NA_character_ 
)) 

mutate是用於創建或更新新列的功能。 case_when是多個ifelse聲明的替代方案。代碼做了以下工作：

1. 如果phase比賽Block2和setAorB比賽A，該conditon是old。

2. 如果phase匹配Block2和setAorB比賽A和WordID_count大於1，則conditon是lure。

3. 如果phase匹配Block2和setAorB比賽A和WordID_count較大是1，conditon是new。

4. 如果沒有上述情況，則應該是NA。

最後一塊的代碼是select(-WordID_count)，它簡單地去除WordID_count列，因爲它是不是原來的數據幀的一部分。