<\/p>\n
Spesso potresti voler creare una nuova variabile in un frame di dati in R in base a determinate condizioni. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando le funzioni mutate()<\/strong> e case_when()<\/strong> dal pacchetto dplyr<\/a> .<\/span><\/p>\n Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo di queste funzioni con il seguente frame di dati:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una nuova variabile chiamata “scorer” in base al valore nella colonna dei punti:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una nuova variabile chiamata “tipo” in base al valore nella colonna giocatore e posizione:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare una nuova variabile chiamata “valueAdded” in base al valore delle colonne punti e rimbalzi:<\/span><\/p>\n Come rinominare le colonne in R Spesso potresti voler creare una nuova variabile in un frame di dati in R in base a determinate condizioni. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando le funzioni mutate() e case_when() dal pacchetto dplyr . Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo di queste funzioni con il seguente frame di dati: #create data frame df […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #create data frame<\/span>\ndf <- data.frame(player = c('a', 'b', 'c', 'd', 'e'),\n position = c('G', 'F', 'F', 'G', 'G'),\n points = c(12, 15, 19, 22, 32),\n rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n player position points rebounds\n1 to G 12 5\n2 b F 15 7\n3 c F 19 7\n4 d G 22 12\n5th G 32 11\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: creare una nuova variabile basata su una variabile esistente<\/strong><\/h3>\n
library(dplyr)\n\n#define new variable 'scorer' using mutate() and case_when()\n<\/span>df %>%\n mutate<\/span> (scorer = case_when<\/span> (points < 15 ~ ' low<\/span> ',\n points < 25 ~ ' med<\/span> ',\n points < 35 ~ ' high<\/span> '))\n\n player position points rebounds scorer\n1 a G 12 5 low\n2 b F 15 7 med\n3 c F 19 7 med\n4 d G 22 12 med\n5th G 32 11 high<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: creare una nuova variabile basata su diverse variabili esistenti<\/strong><\/h3>\n
library(dplyr)\n\n#define new variable 'type' using mutate() and case_when()\n<\/span>df %>%\n mutate<\/span> (type = case_when<\/span> (player == 'a' | player == 'b' ~ ' starter<\/span> ',\n player == 'c' | player == 'd' ~ ' backup<\/span> ',\n position == 'G' ~ ' reserve<\/span> '))\n\n player position points rebounds type\n1 a G 12 5 starter\n2 b F 15 7 starter\n3 c F 19 7 backup\n4 d G 22 12 backup\n5th G 32 11 reserve<\/strong><\/pre>\n library(dplyr)\n\n#define new variable 'valueAdded' using mutate() and case_when()\n<\/span>df %>%\n mutate<\/span> (valueAdded = case_when<\/span> (points <= 15 & rebounds <=5 ~ 2,\n points <=15 & rebounds > 5 ~ 4,\n points < 25 & rebounds < 8 ~ 6,\n points < 25 & rebounds > 8 ~ 7,\n points >=25 ~ 9))\n\n player position points rebounds valueAdded\n1 to G 12 5 2\n2 b F 15 7 4\n3c F 19 7 6\n4 d G 22 12 7\n5th G 32 11 9<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eliminare le colonne in R<\/a>
Come filtrare le righe in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"