如何在R中的数据框中添加列

Question

我已将文件中的数据导入到 R 中的数据框中。它是这样的。

Name      Count   Category
A         100     Cat1
C         10      Cat2
D         40      Cat1 
E         30      Cat3
H         3       Cat3
Z         20      Cat2
M         50      Cat10

所以现在我想根据名称列中的值添加类别列。例如，如果 Name = (A, D)、Category = 'Cat1' 等。

这只是我给出的一个简单示例。我有大量的名称和类别，因此我需要紧凑的语法。我该怎么做？

编辑：我更改了示例以更好地满足我的需求，因为名称可以是任何非数字的内容。抱歉之前没说得太清楚。

Answer 1

您可以使用ifelse。如果你的数据框被称为df，你会这样做：

df$cat <- ifelse(df$name<100, "Ones", "Hundreds")
df$cat <- ifelse(df$name<1000, df$cat, "Thousands")

Answer 2

您可以使用地图。 （更新为使用stringsAsFactors = FALSE）

df <- data.frame( Name = c('A', 'C', 'D', 'E', 'H', 'Z', 'M'), 
                  Count = c(100,10,40,30,3,20,50), stringsAsFactors = FALSE)
Categories <- list(Cat1 = c('A','D'), 
                   Cat2 = c('C','Z'), 
                   Cat3 = c('E','H'), 
                   Cat10 = 'M')
nams <- names( Categories )
nums <- sapply(Categories, length)
CatMap <- unlist( Map( rep, nams, nums ) )
names(CatMap) <- unlist( Categories )

df <- transform( df, Category = CatMap[ Name ])

Answer 3

[根据OP的评论进行更新并更改Q]

DF <- data.frame(Name = c("A","C","D","E","H","Z","M"),
                 Count = c(100,10,40,30,3,20,50), stringsAsFactors = FALSE)
lookup <- data.frame(Name = c("A","C","D","E","H","Z","M"),
                     Category = paste("Cat", c(1,2,1,3,3,2,10), sep = ""),
                     stringsAsFactors = FALSE)

使用上述数据框，我们可以进行数据库合并。您需要为您想要的 Name Category 组合设置 lookup，如果没有大量的< code>Name（至少您只需要在 lookup 中将它们分别列出一次，并且不必按顺序执行 - 列出所有 Cat1 名称优先，等等）：

> merge(DF, lookup, by = "Name")
  Name Count Category
1    A   100     Cat1
2    C    10     Cat2
3    D    40     Cat1
4    E    30     Cat3
5    H     3     Cat3
6    M    50    Cat10
7    Z    20     Cat2
> merge(DF, lookup, by = "Name", sort = FALSE)
  Name Count Category
1    A   100     Cat1
2    C    10     Cat2
3    D    40     Cat1
4    E    30     Cat3
5    H     3     Cat3
6    Z    20     Cat2
7    M    50    Cat10

---

一个选项是索引：

foo <- function(x) {
    out <- character(length = length(x))
    chars <- c("Ones", "Tens", "Hundreds", "Thousands")
    out[x < 10] <- chars[1]
    out[x >= 10 & x < 100] <- chars[2]
    out[x >= 100 & x < 1000] <- chars[3]
    out[x >= 1000 & x < 10000] <- chars[4]
    return(factor(out, levels = chars))
}

另一种可扩展性更好的方法是，

bar <- function(x, cats = c("Ones", "Tens", "Hundreds", "Thousands")) {
    out <- cats[floor(log10(x)) + 1]
    factor(out, levels = cats)
}

Answer 4

查看：

• cut() recode()
• car 包中的

Answer 5

使用 ifelse 和 %in% 也许更简单、更易读：

df <- data.frame( Name = c('A', 'C', 'D', 'E', 'H', 'Z', 'M'), 
Count =c(100,10,40,30,3,20,50), stringsAsFactors = FALSE)

cat1 = c("A","D")
cat2 = c("C","Z")
cat3 = c("E","H")
cat10 = c("M")

df$Category = ifelse(df$Name %in% cat1, "Cat1",
              ifelse(df$Name %in% cat2, "Cat2",
              ifelse(df$Name %in% cat3, "Cat3",
              ifelse(df$Name %in% cat10, "Cat10",
              NA))))

   Name Count Category
1    A   100     Cat1
2    C    10     Cat2
3    D    40     Cat1
4    E    30     Cat3
5    H     3     Cat3
6    Z    20     Cat2
7    M    50    Cat10