如何有条件地从预先存在的变量计算新变量？
问题描述：
我是一个编程新手，试图从一个身高，性别和实际体重的大数据集中计算出一些理想的体重数字。我想根据每个人的理想体重计算在数据框（df $ ibw）中创建一个新列。如何有条件地从预先存在的变量计算新变量？
对于男性和女性，理想体重（IBW）的计算方法不同。
对于男性... IBW = 50 + 0.91（（身高厘米）-152.4）
对于女性... IBW = 45.5 + 0.91（（身高厘米）-152.4）
set.seed(1000)
weight <- rnorm(10, 100, 20) # weight in kilograms
sex <- (0:1) # 0 for Male, 1 for Female
height <- rnorm(10, 150, 10) # height in centimeters
df <- data.frame(weight, sex, height)
df
我一直在阅读其他文章使用if else陈述和其他条件格式，但我不断收到错误。这是我将经常为数据集所做的事情，我正试图找出完成此任务的最佳方法。
答
你可以使用一个班轮：
df$IBW <- 0.91 * (df$height - 152.4) + 50 - 4.5 * df$sex
df
# weight sex height IBW
# 1 91.08443 0 140.1757 38.87591
# 2 75.88287 1 144.4551 38.27015
# 3 100.82253 0 151.2138 48.92057
# 4 112.78777 1 148.7913 42.21606
# 5 84.26891 0 136.6396 35.65803
# 6 92.29021 1 151.7006 44.86352
# 7 90.48264 0 151.5508 49.22722
# 8 114.39501 1 150.2493 43.54288
# 9 99.62989 0 129.5341 29.19207
# 10 72.53764 1 152.1315 45.25570
如果sex = 1（女），那么我们只。减去50 - 45.5 = 4.5
答
这应该这样做
df$ibw <- ifelse(df$sex == 0, 50 + 0.91 * (df$height - 152.4),
45.5 + 0.91 * (df$height - 152.4))
答
像这样的东西应该工作。
df$ibw <- 0
df[df$sex == 0,]$ibw <- 50 + 0.91*df[df$sex == 0,]$height - 152.4
df[df$sex == 1,]$ibw <- 45.5 + 0.91*df[df$sex == 1,]$height - 152.4
'df $ IBW etienne