マッチング文字とそれらに

Question

にラベルを付けるので、これは私のような大陸のこれらの他のデータフレームも収集してきた私のメインデータ

Country Consumption Rank 
Belarus  17.5 1 
Moldova  16.8 2 
Lithuania  15.4 3 
    Russia  15.1 4 
Romania  14.4 5 
Ukraine  13.9 6 

です：

europe 
Albania 
Andorra 
Armenia 
Austria 
Azerbaijan 
Belarus 

または別の

asia 
Afghanistan 
Bahrain 
Bangladesh 
    Bhutan 
    Brunei 

6ビルマなどのデータフレーム

私は私が持っている大陸の諸国のデータフレームに私のデータの国々が一致して、ここではヨーロッパやアジア

のような大陸でそれらをラベル付けしたい

は、私が管理しているコードですが、そのほかのそれらを一致していません実行している場合：

if (data$Country %in% europe$europe) { 
data$con<-c("Europe") 
} else if (data$Country %in% asia$asia) { 
data$con<-c("asia") 
} else if (data$Country %in% africa$africa) { 
data$con<-c("africa") 
    } else 
    data$con<-c("ridi") 

ありがとうございます。

Answer 1

ifelseを使用する1つの方法です。私は、あなたはそれがアジアとヨーロッパ

# get your data 
df <- read.table(text="Country Consumption Rank 
Belarus  17.5 1 
        Brunei  16.8 2 
        Lithuania  15.4 3 
        Austria  15.1 4 
        Romania  14.4 5 
        Ukraine  13.9 6 
        Bangladesh  24.2 5", header=T) 

df.europe <- read.table(text=" europe 
Albania 
          Andorra 
          Armenia 
          Austria 
          Azerbaijan 
          Belarus", header=T, as.is=T) 

df.asia <- read.table(text="asia 
Afghanistan 
        Bahrain 
        Bangladesh 
        Bhutan 
        Brunei", header=T, as.is=T) 

# use ifelse to get categories 
df$con <- ifelse(df$Country %in% df.europe$europe, "europe", 
       ifelse(df$Country %in% df.asia$asia, "asia", NA)) 

一般的に最小限にネストされたifelseを維持することをお勧めします両方のために働くことを見ることができ、わずかので、あなたのデータを変更しますが、数千人の観察のようにデータセットの大丈夫だよ。

Answer 2

まず、国から大陸へのマップを構築：

continent_map = stack(c(europe, asia)) 
names(continent_map) <- c("Country", "Continent") 

を次に、matchを使用します。

dat["Continent"] = continent_map$Continent[ match(dat$Country, continent_map$Country) ] 

    Country Consumption Rank Continent 
1 Belarus  17.5 1 europe 
2 Moldova  16.8 2  <NA> 
3 Lithuania  15.4 3  <NA> 
4 Russia  15.1 4  <NA> 
5 Romania  14.4 5  <NA> 
6 Ukraine  13.9 6  <NA> 

一般的に、あなたの代わりに、多くの（continent_mapのような単一の構造に関連するデータを維持する必要がありますOPのasiaとeuropeのような別の場所）。使用

---

データ：

dat = structure(list(Country = c("Belarus", "Moldova", "Lithuania", 
"Russia", "Romania", "Ukraine"), Consumption = c(17.5, 16.8, 
15.4, 15.1, 14.4, 13.9), Rank = 1:6), .Names = c("Country", "Consumption", 
"Rank"), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame") 
europe = structure(list(europe = c("Albania", "Andorra", "Armenia", "Austria", 
"Azerbaijan", "Belarus")), .Names = "europe", row.names = c(NA, 
-6L), class = "data.frame") 
asia = structure(list(asia = c("Afghanistan", "Bahrain", "Bangladesh", 
"Bhutan", "Brunei")), .Names = "asia", row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")