R - 条件判断

R - 决策与控制流

决策结构是任何编程语言的基础。它们允许程序评估条件，并根据条件为真或假来执行不同的代码块。这使得程序行为动态且响应迅速。

典型的决策结构首先评估一个逻辑条件。如果条件为 TRUE（真），则执行一个或多个语句。可选地，如果条件为 FALSE（假），则可以运行另一组语句。现代 R 提供了传统的程序控制流工具，也提供了数据分析中常见的、高效的矢量化条件逻辑工具。

传统控制流

这些结构用于控制脚本的执行路径。它们非常适合检查用户输入、处理错误或指导程序逻辑等任务。

The if-else 语句

if 语句在条件为真时执行一个代码块。它可以与 else 语句配对使用，以便在条件为假时提供一个备选的代码块来运行。

x <- -5

if (x > 0) {
  print("x is a positive number")
} else if (x < 0) {
  print("x is a negative number")
} else {
  print("x is zero")
}

The switch 语句

switch 语句提供了一种简洁的方式，用于根据变量的可能值列表进行测试，并为每个值执行不同的操作。

operation <- "mean"
data_vector <- c(10, 20, 30, 40, 50)

result <- switch(operation,
  "mean" = mean(data_vector),
  "sum" = sum(data_vector),
  "median" = median(data_vector),
  stop("Invalid operation specified") # 没有匹配时的默认情况
)

print(paste("The", operation, "is:", result))

适用于数据分析的现代条件逻辑

在处理数据框（data frames）时，对整个列执行条件逻辑是一项常见任务。虽然你可以使用循环结合 if-else，但 R 为此提供了更高效、更易读的矢量化函数。

The dplyr::case_when() 函数

case_when() 是在数据分析工作流中处理多个条件的现代、强大且推荐的方式。它是 tidyverse 中复杂嵌套 if-else 语句的等效替代品，但更易读。它通常在 dplyr::mutate() 内部使用，以创建新列。

其语法为 condition ~ value，其中 condition 是一个逻辑测试，value 是满足该条件时要赋的值。case_when() 按顺序评估条件，并在第一个 TRUE（真）条件处停止。

# 加载必要的库
library(dplyr)
library(tibble)

# 学生样本数据
student_grades <- tibble(
  student_id = 1:6,
  score = c(95, 82, 75, 68, 89, 55)
)

# 使用 case_when() 创建新的 'letter_grade' 列
grades_with_letters <- student_grades |>
  mutate(
    letter_grade = case_when(
      score >= 90 ~ "A",
      score >= 80 ~ "B",
      score >= 70 ~ "C",
      score >= 60 ~ "D",
      .default = "F" # 指定默认值的安全方式
    )
  )

print(grades_with_letters)

执行此代码会根据指定的逻辑清晰地添加一个新列：

# A tibble: 6 × 3
  student_id score letter_grade
       <int> <dbl> <chr>
1          1    95 A
2          2    82 B
3          3    75 C
4          4    68 D
5          5    89 B
6          6    55 F

应该使用哪一个？

以下是选择合适工具的简单指南。

语句	主要用途
if / else if / else	通用程序控制流。处理单个、非矢量化条件。最适合脚本逻辑、错误处理或函数控制。
switch()	基于单个变量的精确值进行简单分派。适用于路由到不同的函数。
dplyr::case_when()	数据操作的首选方法。 在 mutate() 内部使用，根据多个复杂条件在数据框中创建新列。它具有矢量化、易读性和鲁棒性。