R语言如何基于数据框已有变量按条件规则创建新变量

先给出示例数据的构造代码，可直接运行复现：

# 构造题目提供的示例数据框
df <- data.frame(
  Qi = c(1, 5, 4, 2),
  age = c(56, 62, 24, 46)
)

以下提供两种常用实现方式，按需选择即可：

基础R实现（无需安装第三方包） #

逻辑是先给新列赋默认值0（对应其余所有情况的赋值规则），再逐类按条件覆盖赋值：

# 初始化新列，默认值为0
df$general_capitale <- 0

# Qi=1时生成0~6区间的均匀分布随机数
row_q1 <- df$Qi == 1
df$general_capitale[row_q1] <- runif(n = sum(row_q1), min = 0, max = 6)

# Qi=2时生成6~12区间的均匀分布随机数
row_q2 <- df$Qi == 2
df$general_capitale[row_q2] <- runif(n = sum(row_q2), min = 6, max = 12)

# Qi=3时从指定四个值中随机抽样
row_q3 <- df$Qi == 3
df$general_capitale[row_q3] <- sample(
  x = c(14, 15, 17, 20), 
  size = sum(row_q3), 
  replace = TRUE # 必须设置放回抽样，否则符合条件行数超过4个时会触发报错
)

如果需要生成整数随机数，把对应位置的runif()替换为整数抽样即可，比如0~6区间整数就写sample(0:6, sum(row_q1), replace = TRUE)

dplyr实现（语法简洁易读） #

如果日常使用tidyverse生态的函数，可以用case_when()做多条件判断，逻辑更直观：

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

df <- df %>% 
  mutate(
    general_capitale = case_when(
      Qi == 1 ~ runif(n(), min = 0, max = 6),
      Qi == 2 ~ runif(n(), min = 6, max = 12),
      Qi == 3 ~ sample(c(14, 15, 17, 20), n(), replace = TRUE),
      TRUE ~ 0 # 匹配不到前面条件的所有行统一赋值0
    )
  )

运行完成后直接输入df即可查看结果，受随机数特性影响，每次运行生成的general_capitale取值会存在差异，符合随机赋值要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Majed