Discussion :

[comme de bien entendu]

Bonjour, j'ai le dataframe suivant :

Gpe1Categorie Gpe2Categorie Gpe3Categorie
[1,] FALSE TRUE FALSE
[2,] TRUE FALSE FALSE
...
[22,] FALSE TRUE FALSE
[23,] FALSE FALSE TRUE

Je souhaite obtenir à la place une seule colonne avec les categories.

Colonne Resultat
2
1
..
3

Je pensais pourvoir faire cela,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

CalculCumule<-ifelse(ListeDesGroupes[Gpe1Categorie]==TRUE,1,ifelse(ListeDesGroupes[Gpe2Categorie]==TRUE,2,ifelse(ListeDesGroupes[Gpe3Categorie]==TRUE,3,"x")))

Mais je récupere 41 lignes qui ne correspondent pas, quelle serait la bonne méthode pour obtenir le résultat escompté ?
Merci d'avance

[Kaoma]

Bonjour,
Si j'ai bien compris se que vous souhaitez, voila une méthode pour l'obtenir

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data77 = as.data.frame(c(NA,NA))
data77$c1 = c(FALSE, TRUE)
data77$c2 = c(TRUE, FALSE)
data77$c3 = c(FALSE, FALSE)
data77$`c(NA, NA)`=NULL
 
data88 = NA
 
for (i in 1:nrow(data77)) {
  if (data77[i,1] == TRUE) {
    data88[i] = 1    } 
  if (data77[i,2] == TRUE) {
      data88[i]=2    } 
  if (data77[i,3] == TRUE) {
      data88[i]=3    } 
    }

[comme de bien entendu]

Bonjour, c'est effectivement envisageable, mais le R permet normalement d'obtenir des résultats en se passant des boucles gourmandes en temps de calcul.
Je dis cela mais j'ai pas trouvé mieux pour le moment.

[Kaoma]

C'est la première chose qui met venu a l'esprit
Après il est possible de passer le 2eme if en ifelse et le 3eme if en else pour gagner un peu de temps
Bon courage

[anapurna]

salut

tu veut transposer ta matrice
si c'est le cas tu a la APERM

[Meseira]

Salut,

si il n'y a qu'un seul TRUE par ligne de ton data frame, alors la fonction which fait exactement ce que tu cherches.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
df <- data.frame(c(F,T,F,F), c(T,F,T,F), c(F,F,F,T))
apply(df, 1, which)

Résultat :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

[1] 2 1 2 3