switch() फंक्शन if ... else if की लंबी श्रृंखला की जगह एक संक्षिप्त विकल्प हो सकता है।
जिस वेरिएबल पर switch() काम करता है वह आमतौर पर एक स्ट्रिंग होता है, और ऐसी स्थिति में सिलेक्टर से कोट्स हटाए जा सकते हैं।
star <- function(type) {
switch(type,
M = , # will "fall through" if no value given
K = "red dwarf",
G = "Earth-like",
"bigger star" # only correct for O,B,A,F
)
}
> star("M")
[1] "red dwarf"
ध्यान दीजिए कि विकल्प तभी आगे बढ़ते हैं जब वैल्यू खाली छोड़ी गई हो, जैसे ऊपर के उदाहरण में M के साथ।
कुछ अन्य भाषाओं की तरह यहाँ break स्टेटमेंट डालने की ज़रूरत नहीं है।
जब switch() character टाइप पर काम करता है, तो अंतिम वैल्यू एक डिफॉल्ट होती है, जैसा यहाँ है।
पूर्णांक टाइप के साथ कोई डिफॉल्ट नहीं दिया जा सकता।
dplyr में फंक्शन
बेस R में switch काफी सीमित है: यह केवल एक ही इनपुट से ठीक-ठीक मिलान करता है।
जब R पहली बार 1993 में जारी हुआ था तब यह ठीक लगता था, लेकिन आज के इस्तेमाल के लिए इसमें सुधार की ज़रूरत है।
जैसा कि Conditionals कॉन्सेप्ट में बताया गया है, tidyverse पैकेजों का संग्रह बेस R की कार्यक्षमता को पूरक बनाने (और कभी-कभी उसकी जगह लेने) के लिए बनाया गया है, बिना बैकवर्ड कंपैटिबिलिटी पर असर डाले।
dplyr पैकेज को स्कोप में लाने के लिए अपने कोड के ऊपर library(dplyr) (केवल उस एक पैकेज के लिए) या library(tidyverse) (पूरे संग्रह के लिए) जोड़ दीजिए।
dplyr लाइब्रेरी switch से जुड़े दो अतिरिक्त फंक्शन देती है।
recode_values और replace_values फंक्शन
ये दो संबंधित फंक्शन पुरानी वैल्यू को नई वैल्यू में मैप करने का वेक्टराइज़्ड, switch जैसा तरीका देते हैं।
इन दोनों में मुख्य अंतर यह है कि recode_values() पूरी तरह नया वेक्टर बनाता है, जबकि replace_values() किसी मौजूदा वेक्टर को आंशिक रूप से बदलने देता है।
मिलान अब भी ठीक-ठीक ही होता है, लेकिन:
- बाईं ओर के विकल्प वेक्टर हो सकते हैं, और अगर कोई भी एलिमेंट मिलता है तो इनपुट मिलान माना जाता है।
- बाईं ओर के विकल्प और दाईं ओर के परिणाम
= के बजाय टिल्ड ~ से जुड़े होते हैं।
- हर स्थिति में एक डिफॉल्ट दिया जा सकता है।
library(dplyr)
x <- c("a", "b", "a", "d", "b", NA, "c", "e", "z")
recode_values(
x,
"a" ~ 1,
"b" ~ 2,
"c" ~ 3,
c("d", "e") ~ 4, # either "d' or "e" will match
NA ~ 0, # matches missing values
default = 100 # note the different syntax for the default
)
#> [1] 1 2 1 4 2 0 3 4 100
case_when फंक्शन
case_when case_match के सिंटैक्स को एक कदम और आगे ले जाता है, क्योंकि यह ~ के बाईं ओर किसी भी लॉजिकल एक्सप्रेशन की अनुमति देता है।
इनपुट वेक्टर (नीचे के उदाहरण में x) आर्गुमेंट के रूप में नहीं दिया जाता, उसका पहले से बना होना भर ज़रूरी है।
x <- 1:10
case_when(
x < 3 ~ "low",
between(x, 3, 5) ~ "mid",
between(x, 6, 8) ~ "high",
.default = "what?"
)
#> [1] "low" "low" "mid" "mid" "mid" "high" "high" "high" "what?" "what?"
between() फंक्शन भी dplyr का ही हिस्सा है।
सीखने का अभ्यास
