Cara menggunakan case_when() di dplyr
Fungsi case_when() dari paket dplyr di R dapat digunakan untuk membuat variabel baru dari variabel yang sudah ada.
Fungsi ini menggunakan sintaks dasar berikut:
library (dplyr) df %>% mutate (new_var = case_when (var1 < 15 ~ ' low ', var2 < 25 ~ ' med ', TRUE ~ ' high '))
Perhatikan bahwa TRUE setara dengan pernyataan “lainnya”.
Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktik dengan kerangka data berikut:
#create data frame df <- data. frame (player = c('AJ', 'Bob', 'Chad', 'Dan', 'Eric', 'Frank'), position = c('G', 'F', 'F', 'G', 'C', NA), points = c(12, 15, 19, 22, 32, NA), assists = c(5, 7, 7, 12, 11, NA)) #view data frame df player position points assists 1 AJ G 12 5 2 Bob F 15 7 3 Chad F 19 7 4 Dan G 22 12 5 Eric C 32 11 6 Frank NA NA NA
Contoh 1: Buat variabel baru dari variabel yang sudah ada
Kode berikut menunjukkan cara membuat variabel baru bernama kualitas yang nilainya diambil dari kolom poin :
df %>% mutate (quality = case_when (points > 20 ~ ' high ', points > 15 ~ ' med ', TRUE ~ ' low ' )) player position points assists quality 1 AJ G 12 5 low 2 Bob F 15 7 low 3 Chad F 19 7 med 4 Dan G 22 12 high 5 Eric C 32 11 high 6 Frank NA NA NA low
Inilah tepatnya bagaimana fungsi case_when() menciptakan nilai untuk kolom baru:
- Jika nilai pada kolom poin lebih besar dari 20, maka nilai pada kolom kualitas adalah “tinggi”.
- Sebaliknya, jika nilai pada kolom poin lebih besar dari 15, maka nilai pada kolom kualitas adalah “med”.
- Sebaliknya, jika nilai pada kolom poin kurang dari atau sama dengan 15 (atau ada nilai yang hilang seperti NA), maka nilai pada kolom kualitas adalah “rendah”.
Contoh 2: Buat variabel baru dari beberapa variabel
Kode berikut menunjukkan cara membuat variabel baru bernama kualitas yang nilainya diperoleh dari kolom poin dan bantuan :
df %>% mutate (quality = case_when (points > 15 & assists > 10 ~ ' great ', points > 15 & assists > 5 ~ ' good ', TRUE ~ ' average ' )) player position points assists quality 1 AJ G 12 5 average 2 Bob F 15 7 average 3 Chad F 19 7 good 4 Dan G 22 12 great 5 Eric C 32 11 great 6 Frank NA NA NA average
Perhatikan bahwa kita juga dapat menggunakan fungsi is.na() untuk secara eksplisit menetapkan string ke nilai NA:
df %>% mutate (quality = case_when (is. na (points) ~ ' missing ', points > 15 & assists > 10 ~ ' great ', points > 15 & assists > 5 ~ ' good ', TRUE ~ ' average ' )) player position points assists quality 1 AJ G 12 5 average 2 Bob F 15 7 average 3 Chad F 19 7 good 4 Dan G 22 12 great 5 Eric C 32 11 great 6 Frank NA NA NA missing
Sumber daya tambahan
Cara menyusun garis di R
Cara menghitung observasi per kelompok di R
Cara memfilter baris yang berisi string tertentu di R