我的数据框出了问题。我想添加一个文章列，因为ItemType列是article_id＆s;和payment_id＆＃39; s的组合。
我已经编写了一些代码，因此您可以复制。
JLID <- c(1:9)
JLID <- as.data.frame(JLID)
JHID <- c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3)
JLID$JHID <- JHID
ItemType <- c("PLU", "PLU", "PAY", "PAY", "PLU", "PLU", "PAY", "PLU", "PAY")
JLID$ItemType <-ItemType
Itemiden <- c(37, 235, 1, 1, 35, 6, 1, 1, 1)
JLID$Itemiden <- Itemiden
quant <- c(3, 2, 1, 1, 1, 4, 1, 6, 1)
JLID$quant <-quant
如果您将其添加到代码中，您将获得我想要的数据。 基于ItemType是否为PLU。
Art <- c(37, 235, "", "", 35, 6, "", 1, "")
JLID$Art <- Art
拆分整个列Itemiden也是一个选项，但也必须基于ItemType，因为您可以看到某些Itemiden可能是付款或文章。
我的想法是这样的，因为我必须在大型数据集上执行此操作。
JLID [(JL$ItemType %in% "PLU"), "Art"] <- "JLID $Itemiden"
但它不起作用。
答案 0 :(得分：1)
Q的标题可能会产生误导，因为split()是R中基函数的名称.OP希望向data.frame添加一列，该列填充第二列的值，具体取决于第三栏中的条件。
在基础R中，我建议使用replace()函数
JLID$Art <- replace(JLID$Itemiden, JLID$ItemType != "PLU", "")
JLID
# ID JHID ItemType Itemiden quant Art
#1 1 1 PLU 37 3 37
#2 2 1 PLU 235 2 235
#3 3 1 PAY 1 1
#4 4 1 PAY 1 1
#5 5 2 PLU 35 1 35
#6 6 2 PLU 6 4 6
#7 7 2 PAY 1 1
#8 8 3 PLU 1 6 1
#9 9 3 PAY 1 1
替代方案是分组
# copy whole column
JLID$Art <- JLID$Itemiden
# replace unwanted elements on condition
JLID$Art[JLID$ItemType != "PLU"] <- ""
或ifelse()
JLID$Art <- ifelse(JLID$ItemType == "PLU", JLID$Itemiden, "")
# or
JLID$Art <- ifelse(JLID$ItemType != "PLU", "", JLID$Itemiden)
但请注意?ifelse的文件警告
结果的模式可能取决于
test的值（参见示例），结果的类属性（请参阅oldClass）取自test并且可能不适合从yes和no中选择的值。
ifelse()失败的地方虽然在这种情况下ifelse()是一个可行的解决方案，但它并不总是与其他数据类型一样有效，例如Data或POSIXct。由于这个“feature”，我花了几个小时进行调试。一个例子：
JLID$PayDate <- ifelse(JLID$ItemType != "PLU", as.Date("2017-04-15"), NA)
JLID
# ID JHID ItemType Itemiden quant Art PayDate
#1 1 1 PLU 37 3 37 NA
#2 2 1 PLU 235 2 235 NA
#3 3 1 PAY 1 1 17271
#4 4 1 PAY 1 1 17271
#5 5 2 PLU 35 1 35 NA
#6 6 2 PLU 6 4 6 NA
#7 7 2 PAY 1 1 17271
#8 8 3 PLU 1 6 1 NA
#9 9 3 PAY 1 1 17271
此处，该类已被剥离，日期显示为数字。
replace()或子集更可靠：
JLID$PayDate <- replace(rep(as.Date("2017-04-15"), nrow(JLID)), JLID$ItemType == "PLU", NA)
JLID
# ID JHID ItemType Itemiden quant Art PayDate
#1 1 1 PLU 37 3 37 <NA>
#2 2 1 PLU 235 2 235 <NA>
#3 3 1 PAY 1 1 2017-04-15
#4 4 1 PAY 1 1 2017-04-15
#5 5 2 PLU 35 1 35 <NA>
#6 6 2 PLU 6 4 6 <NA>
#7 7 2 PAY 1 1 2017-04-15
#8 8 3 PLU 1 6 1 <NA>
#9 9 3 PAY 1 1 2017-04-15
OP选择以可能导致问题的方式创建data.frame。也就是说，它包含一列JLID，它与data.frame本身具有相同的名称。这种模棱两可可能会导致意想不到的结果或错误（只是发生在我身上！）。
在基础R中，我建议手动设置数据框
JLID <- data.frame(
ID = c(1:9),
JHID = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3),
ItemType = c("PLU", "PLU", "PAY", "PAY", "PLU", "PLU", "PAY", "PLU", "PAY"),
Itemiden = c(37, 235, 1, 1, 35, 6, 1, 1, 1),
quant = c(3, 2, 1, 1, 1, 4, 1, 6, 1),
stringsAsFactors = FALSE
)
str(JLID)
#'data.frame': 9 obs. of 5 variables:
# $ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# $ JHID : num 1 1 1 1 2 2 2 3 3
# $ ItemType: chr "PLU" "PLU" "PAY" "PAY" ...
# $ Itemiden: num 37 235 1 1 35 6 1 1 1
# $ quant : num 3 2 1 1 1 4 1 6 1
或者，如果列因某种原因已经存在
ID <- c(1:9)
JHID <- c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3)JLID$JHID <- JHID
ItemType <- c("PLU", "PLU", "PAY", "PAY", "PLU", "PLU", "PAY", "PLU", "PAY")
Itemiden <- c(37, 235, 1, 1, 35, 6, 1, 1, 1)
quant <- c(3, 2, 1, 1, 1, 4, 1, 6, 1)
JLID <- data.frame(ID, JHID, ItemType, Itemiden, quant, stringsAsFactors = FALSE)
注意，data.frame()要求明确说明不得强制要求因素与OP的样本数据一致。