dplyr包可以用于條件變異嗎？當突變是有條件的（取決于某些列值的值）時，可以使用mutate嗎？這個例子有助于顯示我的意思。structure(list(a = c(1, 3, 4, 6, 3, 2, 5, 1), b = c(1, 3, 4, 2, 6, 7, 2, 6), c = c(6, 3, 6, 5, 3, 6, 5, 3), d = c(6, 2, 4, 5, 3, 7, 2, 6), e = c(1, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 3), f = c(2, 3, 4, 2, 2, 7, 5, 2)), .Names = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"), row.names = c(NA, 8L), class = "data.frame") a b c d e f1 1 1 6 6 1 22 3 3 3 2 2 33 4 4 6 4 4 44 6 2 5 5 5 25 3 6 3 3 6 26 2 7 6 7 7 77 5 2 5 2 6 58 1 6 3 6 3 2我希望使用dplyr包找到解決我的問題的方法（是的，我知道這不是應該有效的代碼，但我想它的目的很明確）用于創建新列g： library(dplyr) df <- mutate(df, if (a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4)){g = 2}, if (a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 | c == 4) {g = 3})我正在尋找的代碼的結果應該在這個特定的例子中有這個結果： a b c d e f g1 1 1 6 6 1 2 32 3 3 3 2 2 3 33 4 4 6 4 4 4 34 6 2 5 5 5 2 NA5 3 6 3 3 6 2 NA6 2 7 6 7 7 7 27 5 2 5 2 6 5 28 1 6 3 6 3 2 3有沒有人知道如何在dplyr中這樣做？這個數據框只是一個例子，我正在處理的數據框要大得多。由于它的速度，我試圖使用dplyr，但也許還有其他更好的方法來處理這個問題？
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侃侃無極
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使用 ifelse
df %>% mutate(g = ifelse(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4), 2, ifelse(a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 | c == 4, 3, NA)))
添加 - if_else：注意，在dplyr 0.5中有一個if_else定義的函數，所以替代方法是替換ifelse為if_else; 但請注意，因為if_else比ifelse條件更嚴格（條件的兩條腿必須具有相同的類型）所以NA在這種情況下必須更換NA_real_。
df %>% mutate(g = if_else(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4), 2, if_else(a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 | c == 4, 3, NA_real_)))
添加 - case_when自發布此問題后，dplyr已添加，case_when因此另一個替代方案是：
df %>% mutate(g = case_when(a == 2 | a == 5 | a == 7 | (a == 1 & b == 4) ~ 2, a == 0 | a == 1 | a == 4 | a == 3 | c == 4 ~ 3, TRUE ~ NA_real_))
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