向量数据的循环ifelse()的替代方法

Question

我有一个价格数据帧dat和第二个带有货币cur的数据帧。我想要做的是用for()函数和嵌套的ifelse()将dat中的每个非欧元价格转换为欧元。如果价格已经是欧元，则函数不应执行任何操作，而是将原始值返回到dat中的列Price €中。

日期：

Nation   Price  Price€  
AT       10
AT       12
BE       15
BG       30
BG       40
CZ       200

cur：

Nation Rate
BG     0.51
CZ     0.03918

cur中只包含非欧盟货币的国家/地区。我使用了以下代码：

 for (i in 1:length(cur)){
  if(dat$Nation == cur$Nation[i]){
    dat$Price * cur$Rate[i]
     }
     else { }
  }

输出应如下所示：

日期：

Nation  Price  Price€
AT      10     NA
AT      12     NA
BE      15     NA
BG      30     15.3
BG      40     20.4
CZ      200    7.836

这个想法是在循环结束后用来自Price的值填充Price€列(那些是使用欧元货币的国家)-这是因为没有告诉函数在else的情况下该怎么做。

 index <- is.na(dat$Price€)
 dat$Price€[index] <- dat$Price[index]

日期：

Nation  Price  Price€
AT      10     10
AT      12     12
BE      15     15
BG      30     15.3
BG      40     20.4
CZ      200    7.836

我这里的问题是，R给出了一个错误消息：

Warning messages:
1: In if (dat$Nation == cur$Nation[i]) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used
2: In if (dat$Nation == cur$Nation[i]) { :
the condition has length > 1 and only the first element will be used

它所做的是将所有价格值乘以第一个汇率(0.51)，然后停下来为两个数据帧中的列Nation查找相同的值，以应用不同的汇率。这只是我的数据集中的一个简单示例。欧盟(n=1740)内的每个国家/地区都有多个条目。

这听起来可能是一种复杂的方式，但我是R的新手，我想知道如何修复这个函数，或者是什么替代函数。

干杯

Answer 1

代码的问题在于，您正在将一个向量与if (dat$Nation == cur$Nation[i])中的一个字符进行比较，因此该错误告诉您，它只会将dat$Nation的第一个元素与cur$Nation[i]进行比较。

在R中，for循环通常不是必需的(并且很慢)。例如，您可以执行以下操作：

dat$conv <- cur$Rate[match(dat$Nation,cur$Nation)] # add the conversion factor
dat$PriceE <- ifelse(is.na(dat$conv), dat$Price, dat$Price * dat$conv)
dat$conv <- NULL

输出：

  Nation Price PriceE
1     AT    10 10.000
2     AT    12 12.000
3     BE    15 15.000
4     BG    30 15.300
5     BG    40 20.400
6     CZ   200  7.836

希望这能有所帮助！

Answer 2

我认为作为合并/连接操作，这会容易得多。使用整洁的诗句你可以做到

library(tidyverse)
dat <- read_table("Nation   Price
AT       10
AT       12
BE       15
BG       30
BG       40
CZ       200")
cur <- read_table("Nation Rate
BG     0.51
CZ     0.03918")


dat %>% left_join(cur) %>% 
  mutate(Rate=coalesce(Rate, 1)) %>%
  mutate(EPrice = Price * Rate)

这里唯一的技巧是将那些不在cur表中的国家的利率更改为1。