我正在寻找使用具有与标准（即“不良”，“平均”等）对齐的开始和结束间隔的查找参考表。
我有一个数据表，我想在其中创建一个新的Standard列，根据它在查找表上的间隔对数据值进行标记。下面是一个简化的示例。我的实际数据集要大得多，并且需要动态的，因此我不必在脚本中进行硬编码或创建许多单独的对象。
lookup_df = data.frame("Standard" = c("Poor", "Below_Average", "Average", "Above_Average", "Good"),
"Start" = c(2,3,4,5,6), "End" = c(3,4,5,6,7))
col = c(1.5, 5.2, 4.1, 3.3, 9.6, 2.4)
我试图使用ifelse（）和findInterval（）从查找Standard列返回索引。我知道问题出在索引部分，因为findInterval返回的0不能被索引。我试图通过将+1添加到findInterval来解决这个问题，但这也没有用。这是我一直在尝试的方法：
ifelse(findInterval(col, lookup_df$End)+1 > 1, lookup_df$Standard[findInterval(col, lookup_df$End)+1], "Poor")
# [1] "Poor" "Above_Average" "Average" "Below_Average"
# [5] NA "Poor"
我想要的结果是：
# [1] "Poor" "Above_Average" "Average" "Below_Average"
# [5] "Good" "Poor"
我已经尝试过使用此示例中的transform（）将间隔与R中另一个表中的值进行匹配，但也无法使其正常运行。
ifelse（）索引问题似乎与通过索引从另一个向量返回的ifelse这个返回值对齐
我猜这里缺少一个简单的解决方案！任何帮助表示赞赏。
编辑包含最终答案
这是我基于R. Lima的解决方案并结合到dplyr中使用的最终解决方案：
lookup_vec = as.character(lookup_df$Standard)
names(lookup_vec) <- c("0", "1", "2", "3","4")
df = data.frame(col = c(1.5, 5.2, 4.1, 3.3, 9.6, 2.4))
df = df %>%
mutate(Standard = stringr::str_replace_all(
findInterval(col, lookup_df$Start[-1]), lookup_vec))
尽管我已经从包中使用了str_replace_all（）stringr而不是ifelse（），但是应该可以做到这一点。此函数处理您提到的零问题。
可能有一种更优雅，更快捷的方法来完成此操作，但这是成功的方法。
# Defining the lookup reference object
lookup <- c("Poor", "Below_Average", "Average", "Above_Average", "Good")
names(lookup) <- c("0", "1", "2", "3","4")
# Defining your data frame
df <- data.frame(col = c(1.5, 5.2, 4.1, 3.3, 9.6, 2.4))
# Classifying the data and inserting into your data frame
df$classes <- stringr::str_replace_all(
findInterval(df$col, c(3,4,5,6)), lookup)
df$classes
[1] "Poor" "Above_Average" "Average" "Below_Average" "Good"
[6] "Poor"
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句