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Utilisation de R, si les valeurs de la variable A ou B sont 'na', puis utilisez des valeurs dans des variables C et D au lieu de cela?

J'essaie de calculer la moyenne de deux variables et de la sortir en tant que nouvelle variable. Par exemple:

data$Average <- (data$Visit1 + data$Visit2) / 2

r if-statement

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J'utiliserais RowMeans (données [C ("visiter1", "visiter2")], na.rm = true)


                                        
                                                                            Cela malheureusement ne répond pas à ma question.



                                    
                    3 Réponses :
                    
                                            
                            
                                
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                                     Voici une autre option pour votre question modifiée en utilisant  dplyr :: Case_Quend  Code> Pour filtrer les possibilités: 
library(dplyr)

data$Average <- case_when(!is.na(data$Visit1) & !is.na(data$Visit2) ~ 
                                        (data$Visit1 + data$Visit2) / 2,
                          !is.na(data$Visit3) & !is.na(data$Visit4) ~ 
                                        (data$Visit3 + data$Visit4) / 2,
                          TRUE ~ (data$Visit1 + data$Visit2) / 2)

                                

                                                                    
                                    
                                    
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                                     Un bon moyen de faire plusieurs  ifelse  est avec  cas_quive   xxx  
 Les avantages à cette approche sont les suivants: a) utilise < Code> Tairyverse  et applicable à de nombreux cas de multiples  Ifelse  Les instructions, b) sont faciles à comprendre lorsque vous revenez au code ultérieurement, c) utilisez NA si certaines lignes ne satisfont pas votre Conditions (c.-à-d. True ~ na)  
 Plus documentation sur  Case_Quend  est ici:  https://dplyr.tidyver.org/reference/case_when.html                                   


                                                                    
                                    
                                    
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                                     Vous pouvez utiliser  coalesce ()  code> à partir de  dplyr  code>.  coalesce ()  code> utilisera la première valeur non manquante à chaque position. Je pense que cela a une meilleure lisibilité que  ifelse ()  code> ou  cas_quive ()  code>. 
data %>% 
  mutate(
    Average = coalesce(
      as.numeric((data$Visit1 + data$Visit2) / 2),
      as.numeric((data$Visit3 + data$Visit4) / 2),
      as.numeric((data$Visit5 + data$Visit6) / 2)
    )
  )

                                

                                                                    
                                    
                                    
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