Вложенные операторы if - R

У меня возникла проблема с несколькими операторами if. Вывод всегда берется из первого условия, даже если условие неверно. Может ли кто-нибудь указать, что я делаю неправильно?Вложенные операторы if - R

код:

for(i in 1:length(data_model3$Gewicht)){ 
    if (data_model3$Gewicht[i] < 1){ 
     data_model3$LIXshipping <- 3.26 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 1 & data_model3$Gewicht[i] < 2){ 
     data_model3$LIXshipping <- 3.26 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 2 & data_model3$Gewicht[i] < 3){ 
     data_model3$LIXshipping <- 3.86 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 3 & data_model3$Gewicht[i] < 4){ 
     data_model3$LIXshipping <- 3.86 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 4 & data_model3$Gewicht[i] < 5){ 
     data_model3$LIXshipping <- 3.86 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 5 & data_model3$Gewicht[i] < 10){ 
     data_model3$LIXshipping <- 4.39 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 10 & data_model3$Gewicht[i] < 20){ 
     data_model3$LIXshipping <- 4.81 
    } 
    else if (data_model3$Gewicht[i] > 20 & data_model3$Gewicht[i] < 31.5){ 
     data_model3$LIXshipping <- 6.34 
    } 
    else 
     data_model3$LIXshipping <- 17.09 
}

выход:

count_code Gewicht LIXshipping 
281   4.67 3.26 
683   3.34 3.26 
903   14.56 3.26 
7390  14.62 3.26 
2778  2.86 3.26 
2778  10.37 3.26

Это может быть compleately основной вопрос для некоторых из вас .. но я понятия не имею, как это исправить.
Andraz

источник

2016-10-11 Andraž Poje

Использование 'cut' вместо вложенного' if/else'.Кроме того, вы можете использовать векторизованный 'ifelse' – akrun

Возможный дубликат http://stackoverflow.com/questions/29235377/changing-continuous-ranges-to-categorical-in-r – zx8754

' data_model3 $ LIXshipping <- ... 'is меняя весь столбец. – jogo

Это можно сделать с помощью одной линии (+ одна строки данных):

data_model3 <- data.frame(Gewicht=1:40) 
data_model3$LIXshipping <- as.numeric(as.character(cut(data_model3$Gewicht, breaks=c(0,2,5,10,20,31.5, 100), labels=c(3.26, 3.86, 4.39, 4.81, 6.34, 17.09), right=FALSE)))

источник

2016-10-11 14:16:04 jogo

-1

Я забыл индекс data_model3 $ LIXshipping [I] в моем коде. Спасибо @jogo за указание на это.

for(i in 1:length(data_model3$Gewicht)){ 
     if (data_model3$Gewicht[i] < 1){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 3.26 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 1 & data_model3$Gewicht[i] < 2){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 3.26 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 2 & data_model3$Gewicht[i] < 3){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 3.86 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 3 & data_model3$Gewicht[i] < 4){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 3.86 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 4 & data_model3$Gewicht[i] < 5){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 3.86 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 5 & data_model3$Gewicht[i] < 10){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 4.39 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 10 & data_model3$Gewicht[i] < 20){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 4.81 
     } 
     else if (data_model3$Gewicht[i] > 20 & data_model3$Gewicht[i] < 31.5){ 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 6.34 
     } 
     else 
      data_model3$LIXshipping[i] <- 17.09 
}

источник

2016-10-11 13:40:40

Но это может быть не лучший способ его решения. Вы могли бы хотя бы использовать векторизованный if else. –

@jogo - Мальчик, я обожаю те однострочники! Хороший код-гольф! – Ricardo

Это непосредственно не отвечая на вопрос, но я хотел бы представить, что код с векторизованного ifelse будет выглядеть, как это было предложено @akrun и, плюс @ Тим несколько оптимизаций шахты:

data_model3 <- data.frame(Gewicht=1:40) 

data_model3$LIXshipping <- 
    ifelse (data_model3$Gewicht < 2, 3.26, 
    ifelse (data_model3$Gewicht < 5, 3.86, 
    ifelse (data_model3$Gewicht < 10, 4.39, 
    ifelse (data_model3$Gewicht < 20, 4.81, 
    ifelse (data_model3$Gewicht < 31.5, 6.34, 17.09) 
))))

в результате получается следующее:

> data_model3 
    Gewicht LIXshipping 
1  1  3.26 
2  2  3.86 
3  3  3.86 
4  4  3.86 
5  5  4.39 
6  6  4.39 
7  7  4.39 
8  8  4.39 
9  9  4.39 
10  10  4.81 
11  11  4.81 
12  12  4.81 
13  13  4.81 
14  14  4.81 
15  15  4.81 
16  16  4.81 
17  17  4.81 
18  18  4.81 
19  19  4.81 
20  20  6.34 
21  21  6.34 
22  22  6.34 
23  23  6.34 
24  24  6.34 
25  25  6.34 
26  26  6.34 
27  27  6.34 
28  28  6.34 
29  29  6.34 
30  30  6.34 
31  31  6.34 
32  32  17.09 
33  33  17.09 
34  34  17.09 
35  35  17.09 
36  36  17.09 
37  37  17.09 
38  38  17.09 
39  39  17.09 
40  40  17.09

Я удалил лишние условный (когда значения, присвоенные переменный было таким же, как и предыдущая один). Вам не нужны двойные охранники, такие как data_model3$Gewicht[i] > 1 & data_model3$Gewicht[i] < 2, потому что первое условие уже было проверено в предыдущем заявлении if.

Обратите внимание, что исходный код ничего не делает, когда вход ровно 1, 2, 3 и так далее, потому что вы использовали строгие операторы сравнения < и >, но обычно мы ставим по крайней мере, один из <= и >= для защиты всех случаев. Я предположил, что это была ошибка и оптимизировала их.

Надеюсь, это поможет.

источник

2016-10-11 14:01:01 Ricardo

Вы можете попробовать следующее:

require(data.table) 
setDT(data_model3) 
data_model3[, LIXshipping:= ifelse(Gewicht < 2 & Gewicht != 1, 3.26, 
            ifelse(Gewicht > 2 & Gewicht < 5 & !(Gewicht %in% c(3, 4)), 3.86, 
              ifelse(Gewicht > 5 & Gewicht < 10, 4.39, 
               ifelse(Gewicht > 10 & Gewicht < 20, 4.81, 
                 ifelse(Gewicht > 20 & Gewicht < 31.5, 6.34, 17.09)))))]

Я сократил некоторые категории, основанные на ценностях, которые вы назначаете им (например, вы назначаете одно и то же значение доставки для категорий 1 и 2) Что касается того, что вы делаете неправильно в своем коде, вы должны назначить значение data_model3$LIXshipping[i], поэтому data_model3$LIXshipping[i] <- 4.81.

источник

2016-10-11 14:22:46 User2321

Я бы поставил правила в таблице ...

library(data.table) 
setDT(df) 

rules = data.table(
    Gewicht = c(1:5, 10, 20, 31.5, Inf), 
    v = c(3.26, 3.26, 3.86, 3.86, 3.86, 4.39, 4.81, 6.34, 17.09) 
) 


    Gewicht  v 
1:  1.0 3.26 
2:  2.0 3.26 
3:  3.0 3.86 
4:  4.0 3.86 
5:  5.0 3.86 
6: 10.0 4.39 
7: 20.0 4.81 
8: 31.5 6.34 
9:  Inf 17.09

, а затем использовать "прокатка присоединиться", чтобы применить их

DF[, v := rules[DF, on="Gewicht", roll=-Inf, v] ] 


    Gewicht  v 
1:  0 3.26 
2:  2 3.26 
3:  4 3.86 
4:  6 4.39 
5:  8 4.39 
6:  10 4.39 
7:  12 4.81 
8:  14 4.81 
9:  16 4.81 
10:  18 4.81 
11:  20 4.81 
12:  22 6.34 
13:  24 6.34 
14:  26 6.34 
15:  28 6.34 
16:  30 6.34 
17:  32 17.09 
18:  34 17.09 
19:  36 17.09 
20:  38 17.09 
21:  40 17.09 
    Gewicht  v

данных:

DF = data.frame(Gewicht = seq(0,40,by=2))

источник

2016-10-11 14:55:08 Frank

Вложенные операторы if - R

ответ

Смежные вопросы