<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica em dplyr<\/a> para usar a fun\u00e7\u00e3o mutate()<\/strong> para criar uma nova coluna com base em m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es: Esta sintaxe espec\u00edfica cria uma nova coluna chamada class<\/strong> que assume os seguintes valores:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/strong> Como usar case_when() em dplyr<\/a><\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte quadro de dados em R que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe com a fun\u00e7\u00e3o mutate()<\/strong> para criar uma nova coluna chamada class<\/strong> cujos valores s\u00e3o baseados nos valores das colunas team<\/strong> e points<\/strong> :<\/span><\/p>\n <\/strong> A nova coluna de classe<\/strong> assume valores com base nos valores das colunas de equipe<\/strong> e pontos<\/strong> .<\/span><\/p>\n Por exemplo, a primeira linha tinha um valor A na coluna equipe<\/strong> e um valor de pontos<\/strong> maior ou igual a 20, portanto recebeu um valor A_Bom<\/strong> na coluna nova classe<\/strong> .<\/span><\/p>\n Observe que neste exemplo, usamos o s\u00edmbolo &<\/strong> como um operador “AND” para verificar se duas condi\u00e7\u00f5es eram verdadeiras antes de atribuir um valor na coluna da classe<\/strong> .<\/span><\/p>\n No entanto, poder\u00edamos ter usado o |<\/strong> s\u00edmbolo como um operador “OR” para verificar se alguma das duas condi\u00e7\u00f5es foi atendida antes de atribuir um valor na coluna da classe<\/strong> .<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns no dplyr:<\/span><\/p>\n dplyr: Como alterar uma vari\u00e1vel se a coluna contiver uma string<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica em dplyr para usar a fun\u00e7\u00e3o mutate() para criar uma nova coluna com base em m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es: library (dplyr) df <- df%>% mutate(class = case_when((team == ‘ A ‘ & points >= 20) ~ ‘ A_Good ‘, (team == ‘ A ‘ & points < 20) ~ ‘ […]<\/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":[],"class_list":["post-4265","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n
<\/span><\/p>\n library<\/span> (dplyr)\n\ndf <- df%>% mutate(class = case_when((team == ' A<\/span> ' &<\/span> points >= 20) ~ ' A_Good<\/span> ',\n (team == ' A<\/span> ' &<\/span> points < 20) ~ ' A_Bad<\/span> ',\n (team == ' B<\/span> ' &<\/span> points >= 20) ~ ' B_Good<\/span> ',\n TRUE<\/span> ~ ' B_Bad<\/span> '))\n<\/strong><\/pre>\n\n
Exemplo: Use mutate() em dplyr com m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'),\n points=c(22, 30, 34, 19, 14, 12, 39, 15, 22, 25))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 22\n2 to 30\n3 to 34\n4 to 19\n5 to 14\n6 B 12\n7 B 39\n8 B 15\n9 B 22\n10 B 25<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n#add new column based on values in team and points columns\n<\/span>df <- df%>% mutate(class = case_when((team == ' A<\/span> ' &<\/span> points >= 20) ~ ' A_Good<\/span> ',\n (team == ' A<\/span> ' &<\/span> points < 20) ~ ' A_Bad<\/span> ',\n (team == ' B<\/span> ' &<\/span> points >= 20) ~ ' B_Good<\/span> ',\n TRUE<\/span> ~ ' B_Bad<\/span> '))\n\n#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n team points class\n1 A 22 A_Good\n2 A 30 A_Good\n3 A 34 A_Good\n4 A 19 A_Bad\n5 A 14 A_Bad\n6 B 12 B_Bad\n7 B 39 B_Good\n8 B 15 B_Bad\n9 B 22 B_Good\n10 B 25 B_Good\n<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
dplyr: Como alterar os n\u00edveis dos fatores usando mutate()<\/a>
dplyr: Como usar a fun\u00e7\u00e3o across()<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"