r - 如何在 dplyr 中执行多条件替换？

Question

我有一个包含大约 180 个变量(单词)和 3000 个样本(案例)的数据集 data.csv，它看起来像这样(摘录):

我正在运行 decorana 并使用 kmeans 和 fviz_cluster 绘制集群:

df <- read.csv("data.csv")

DCA <- decorana (veg = log1p (df))

species.scores <- as.data.frame(scores(DCA, "species"))

geom.text.size = 1
theme.size = (14/5) * geom.text.size

set.seed(123)
km.res <- kmeans(species.scores, 4, nstart = 25)
fviz_cluster(km.res, geom = "text", data = species.scores, labelsize = 4)

这会产生令人满意的聚类图:

我想知道是否可以将样本分层放置在这个变量簇之上？这将有助于指出哪些样本位于哪个簇中。

关于如何实现这样的目标有什么建议吗？

Answer 1

一个可能的解决方案，其中Calculate是在第一个mutate中确定的(因此，在if_else之外)，这可以对应一个非常复杂的计算，正如您声明的那样:

library(tidyverse)

ID <- c(1, 1, 1, 5, 5)
Period <- c(1,2,3,1,2)
Value <- c(10,12,11,4,6)
df <- data.frame(ID, Period, Value)

df %>% 
  mutate(Calculate = Period * Value) %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Calculate = if_else(row_number() == n() & Value > 10, 0, Calculate)) %>% 
  ungroup

#> # A tibble: 5 × 4
#>      ID Period Value Calculate
#>   <dbl>  <dbl> <dbl>     <dbl>
#> 1     1      1    10        10
#> 2     1      2    12        24
#> 3     1      3    11         0
#> 4     5      1     4         4
#> 5     5      2     6        12