R语言中如何按条件公式为数据框新增GFR列？

首先把你提供的数据整理成可直接使用的R数据框：

df <- data.frame(
  ID = c(93735, 93830, 93834, 93851, 93893, 94017, 94050, 94073, 94095, 94179,
         94348, 94500, 94634, 94670, 94677, 94711, 94724, 94725, 94729, 94750,
         94753, 94792, 94813, 94847, 94894),
  Gender = c(1,1,2,2,1,1,2,1,2,1,1,2,2,1,2,2,2,1,1,1,2,1,2,2,1),
  Age = c(52,67,48,74,55,54,55,69,78,72,80,60,80,60,25,64,80,56,37,80,74,66,62,80,50),
  Race = c(2,0,3,3,0,3,3,0,0,3,3,0,3,0,3,1,3,3,0,3,0,0,0,0,3),
  SCR = c(11.46,6.34,0.64,1.07,2.40,3.01,0.93,1.46,NA,1.90,1.62,1.25,1.19,1.62,0.77,0.90,1.22,NA,1.87,1.34,0.86,7.43,0.62,2.16,0.98)
)

下面提供两种实现GFR计算的方法：

方法一：基础R实现 #

用ifelse()函数处理条件逻辑，生成对应的乘法因子后代入公式计算：

# 生成种族因子：Race=3时取1.212，否则取1
race_factor <- ifelse(df$Race == 3, 1.212, 1)
# 生成性别因子：Gender=1时取0.742，否则取1
gender_factor <- ifelse(df$Gender == 1, 0.742, 1)

# 新增GFR列并完成计算
df$GFR <- 175 * (df$SCR^-1.154) * (df$Age^-0.203) * race_factor * gender_factor

方法二：dplyr包实现（简洁易读） #

如果习惯使用tidyverse工具链，用dplyr::mutate()可以一步完成列的新增与计算：

# 未安装dplyr的话先运行install.packages("dplyr")
library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(
    GFR = 175 * (SCR^-1.154) * (Age^-0.203) * 
           ifelse(Race == 3, 1.212, 1) * 
           ifelse(Gender == 1, 0.742, 1)
  )

说明 #

• 当SCR为NA时，计算出的GFR会自动变为NA，R会自动处理这种缺失值场景
• 两种方法最终效果完全一致，可根据个人习惯选择使用

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shep Zhang