我想创建一个R函数，其中输入数据将是具有以下结构的 Dataframe ：
| 形状|尺寸a|尺寸B| Dim_c|
| - -----|- -----|- -----|- -----|
| 椭球面|二十三|十个|二十三|
| 矩形箱|4|六十五|十八岁|
而且，对于每种不同的形状（即“椭圆形”、“矩形盒”），我想使用不同的方程来计算体积，使用各自的尺寸值（即“Dim_a”、“Dim_b”、“Dim_c”）。
例如，对于“椭球”形状，计算体积的公式为：vol = (pi/6) * Dim_a * Dim_b * Dim_c（等式第一章
对于'Rectangular_box'，等式为：vol = Dim_a * Dim_b * Dim_c（等式2）
所以，在我的R函数中，我想做“如果椭球形状，那么使用eq。1，但如果是矩形形状，则使用eq. 2”。
输出是一个新列，其中包含每个不同形状的体积计算结果。
我想这么做
Biovol3 <- function(data_frame){ #The input is a data frame
# The variables are: 'Shape' and the different dimentions 'Dim_a', 'Dim_b', 'Dim_c' that must be included in the data frame
Shape <- data_frame$Shape
Dim_a <- data_frame$Dim_a
Dim_b <- data_frame$Dim_b
Dim_c <- data_frame$Dim_c
# Then I tried to use 'which' function to select the shape
common_sp <- c("Ellipsoid", "Rectangular_box") # common shapes that must be included in the 'shape' column in the data frame
sel_sp <- which(common_sp == Shape)
# Using 'if' statement to calculate the volume for each different shape
if(any(sel_sp == 1)){
vol = (pi/6) * Dim_a * Dim_b * Dim_c
}
if(any(sel_sp == 2)){
vol = Dim_a * Dim_b * Dim_c
}
# The output must be a data frame with a new column 'volume'
result_data_frame <- data.frame(data_frame,
vol = unname(vol),
Area = unname(Area))
return(result_data_frame)
}这将返回以下 Dataframe 作为结果：
| 形状|尺寸a|尺寸B| Dim_c|卷|
| - -----|- -----|- -----|- -----|- -----|
| 椭球面|二十三|十个|二十三|五二九零|
| 矩形箱|4|六十五|十八岁|四六八○|
但椭球体体积的计算结果是不正确的。我注意到，这是因为函数只使用其中一个方程（在本例中，方程。2），在两种形状中，我不知道如何使用对应于不同形状的不同方程。
4条答案
按热度按时间5tmbdcev1#
在Base R中，你可以：
xytpbqjk2#
对于两个选项，
ifelse是一个很好的选项。如果你想要更可扩展的东西，case_when或case_match更好。mutate、case_when和case_match都来自dplyr封装，而case_match需要一个非常新的版本。case_match可能更简洁一些，如果你的决定仅仅基于Shape，并且你有一个最新版本的dplyr如果条件基于多个变量，则
case_when更灵活使用这两种功能中的任何一种，您都可以根据需要创建任意多个形状（例如我添加的金字塔示例）
jhkqcmku3#
您可以使用
mutate和ifelsesg2wtvxw4#
虚拟数据：
您可以创建一个包含函数的列表（与“shape”同名）：
使用
purrr::transpose创建一个列表，其中 Dataframe 的每一行都是行：现在，您可以使用
purrr::map2将do.call应用到fun_list[df1$Shape]和上面的行列表的每个组合：