affecter une valeur, si un numéro est dans l'entre deux nombres

Im essayant d'affecter la valeur de -1, pour chaque numéro dans mon vecteur qui se trouve entre 2 et 5.
J'ai pensé à une instruction if - then serait de travailler. Je vais avoir quelques problèmes. Je ne pense pas (2 

x <- c(3.2,6,7.8,1,3,2.5)
if (2<x<5){
    cat(-1)
} else {
    cat (x)
}
InformationsquelleAutor Bill | 2012-10-18
  1. 19

    Il y a un certain nombre d'erreur de syntaxe dans votre code.

    Essayez d'utiliser findInterval 

    x[findInterval(x, c(2,5)) == 1L] <- -1
x
## [1]  -1.0  6.0  7.8  1.0 -1.0 -1.0

    lire ?findInterval pour plus de détails sur l'utilisation de findInterval

    Vous pouvez également utiliser replace

    replace(x, x > 2 & x < 5, -1)

    Noter que

    • pour 2<x<5 vous avez besoin d'écrire x > 2 & x < 5
    • cat sera sortie de la console ou un fichier /de connexion. Il ne sera pas affecter quoi que ce soit.
    • +1 pour findInterval, fonction très utile.
    • Merci, c'est en fait le contraire de ce que je cherchais, si. Je suis à la recherche d'3.2,3 et 2,5 à -1.. Aussi pouvez-vous expliquer ce que le 2L signifie?
    • Merci, cela a été très utile. Je l'apprécie.
    • - c'était mon erreur, le résultat devrait être bon maintenant. 0 serait <2, 1 est le 2<x<5 et 2 > 5. 2L explicitement crée un entier (pas vraiment nécessaire)
    InformationsquelleAutor mnel
  2. 11

    Vous voulez probablement seulement pour remplacer ces éléments avec -1.

    > x[x > 2 & x < 5] <- -1; x
[1] -1.0  6.0  7.8  1.0 -1.0 -1.0

    Vous pouvez également utiliser ifelse.

    > ifelse(x > 2 & x < 5, -1, x)
[1] -1.0  6.0  7.8  1.0 -1.0 -1.0
    • Peut en le premier exemple être stocké dans un vecteur?
    • Hein? C'est un vecteur déjà.
    • Désolé. Je vois qu'il y a une différence - le premier exemple est en place, de remplacement, de sorte que nous pouvons continuer avec x la perte de l'original. Le second renvoie un nouveau vecteur avec le résultat. Je m'attendais à ce qu'ils reviennent tous les deux un nouveau vecteur.
    • Ah, oui, c'est vrai. Pour utiliser le premier comme un nouveau vecteur, tu ferais une copie de x en premier.
    InformationsquelleAutor Aaron
  3. 2

    J'ai comparé les solutions avec microbenchmark:

    library(microbenchmark)
library(TeachingDemos)

x = runif(100000) * 1000
microbenchmark(200 %<% x %<% 500
               , x > 200 & x < 500
               , findInterval(x, c(200, 500)) == 1
               , findInterval(x, c(200, 500)) == 1L
               , times = 1000L
               )

    Voici les résultats:

                                   expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
                  200 %<% x %<% 500 17.089646 17.747136 20.477348 18.910708 21.302945 113.71473  1000
                  x > 200 & x < 500  6.774338  7.092153  8.746814  7.233512  8.284603 103.64097  1000
  findInterval(x, c(200, 500)) == 1  3.578305  3.734023  5.724540  3.933615  6.777687  91.09649  1000
 findInterval(x, c(200, 500)) == 1L  2.042831  2.115266  2.920081  2.227426  2.434677  85.99866  1000

    Vous devriez prendre findInterval.
    Veuillez envisager de le comparer à 1L au lieu de 1.
    Il est près de deux fois plus vite.

    InformationsquelleAutor Dirk
  4. 1

    Ici est une autre approche qui est un peu plus semblable à l'original:

    library(TeachingDemos)

x <- c(3.2,6,7.8,1,3,2.5)

(x <- ifelse( 2 %<% x %<% 5, -1, x ) )
    • Salut @GregSnow, pouvez-vous expliquer ce que %<% n'? Je n'ai pas vu celui-ci avant, il vectoriser le < opération, comme la %in% ?
    • une description complète est sur la page d'aide: help("%<%", package=TeachingDemos). Mais fondamentalement, il permet le chaînage comme ci-dessus. Il fait la même chose que < mais l'attache, les valeurs d'origine que les attributs et les vérifie quand enchaîné.
    • Super, je vois maintenant. Merci!
    InformationsquelleAutor Greg Snow
  5. 0

    Ma préférence pour l'attribution d'une valeur à une variable basée sur un cadre clairement défini numérique de l'intervalle est de l'utilisation de la base de R syntaxe:

     DF$NewVar[DF$LowerLimit <= DF$OriginalVar & DF$OriginalVar < DF$UpperLimit] = "Normal"
 DF$NewVar[DF$LowerLimit < DF$OriginalVar] = "Low"
 DF$NewVar[DF$OriginalVar >= DF$UpperLimit] = "High"

    Je pense que cette syntaxe est plus clair que n'importe quel nombre de fonctions R, en grande partie parce que le code peut être rapidement adaptés à spécifier inclusive vs exclusif des intervalles. Dans la pratique, il est assez fréquent de rencontrer des situations où un intervalle peut être défini comme étant soit inclusive (c'est à dire, [-x +x]) ou exclusif (c'est à dire, (-x +x)) ou une combinaison des deux (c'est à dire, [-x +x)).

    En outre, la syntaxe de base fournit la clarté du code, si quelqu'un d'autre est en train d'examiner plus tard. Chaque unique de la bibliothèque de fonctions semble avoir sa propre et une syntaxe légèrement différente pour atteindre le même niveau de spécificité comme définissant clairement les intervalles à l'aide de la base de R de la syntaxe.

    InformationsquelleAutor Paul Sochacki