Числовые аргументы и утверждения IF

Question

Я пытаюсь создать функцию для распределения по полу. Есть ли способ определить букву как нечто отличное от as.factor? Я хотел бы использовать func(F) вместо func("F"). Или мне нужно числовое: func(0), func(1), func(2)?

Я также закончил заявление с помощью else, который предназначен для работы, когда он оставлен пустым, но не делает этого. Если я откажусь от функции, чтобы не включать инструкцию IF, пустая переменная работает нормально:

genderDist <- function(){ 
    cat("Female:", sum(voterData$GENDER == "F")) 
} 

Заранее благодарен! Ура!

Полное заявление:

genderDist <- function(x){ 

    if (x == "F"){ 
    cat("Female:", sum(voterData$GENDER == "F")) 
    } 

    else if (x == "M"){ 
    cat("Male:", sum(voterData$GENDER == "M")) 
    } 

    else if(x == "U"){ 
    cat("Unknown:", sum(voterData$GENDER == "")) 
    } 

    else{ 
    cat("Female:", sum(voterData$GENDER == "F")) 
    cat("Male:", sum(voterData$GENDER == "M")) 
    cat("Unknown:", sum(voterData$GENDER == "")) 
    } 

Желаемые результаты: genderDist (F) дает количество самок genderDist (М) дает количество самцов genderDist (U) дает количество неизвестных genderDist() дает подсчет для всех указанных выше

Answer 1

Есть несколько возможностей для кодирования пол, помимо фактора:
1. как характер, а не как фактор. Вам все равно придется называть вашу функцию, например, func("F").
2. Вы уже подумали об использовании numeric самостоятельно. Недостатком является то, что может быть неясно, является ли 1 мужчиной или женщиной.
3. Лучший вариант ИМХО должен был пойти двоичный. Назовите свою колонку «мужчина» и используйте TRUE, FALSE и NA для неизвестных. Бинар также отлично работает в вашем if-заявлении. Начните с if(is.na(male)) ... ; else if(male).

EDIT
Но чтобы достичь желаемого результата, кодирование пола не проблема, я бы такой подход:

#First, define variables Fe, Ma and Un 
#WARNING: Do NOT USE 'F', as 'F' is an abbr. for 'FALSE'!! 

Fe <- "F" 
Ma <- "M" 
Un <- "U" 
#now define a lookup dataframe for convienience 
LT <- data.frame(code = c(Fe,Ma,Un), name = c("Female","Male","Unknown"), stringsAsFactors = FALSE) 

# then define your function without an ifelse needed  
genderDist <- function(x){ 
    cat(LT[LT$code == x,"name"], sum(voterData$GENDER == x)) 
    } 

Представьте некоторые поддельные данные:

voterData <- data.frame(GENDER= c("F","F","F","M","M","U")) 

Затем выполните функцию:

> genderDist(Fe) 
Female 3 
> genderDist(Ma) 
Male 2 
> genderDist(Un) 
Unknown 1