根据另一列中的值有条件地更改列值

Question

我在 R 中有一个数据集，其结构如下：

> head(top10_master, n = 5)
   sensitivity      PRODUCT NewRevenue NewQuantity NewProfit Change_Price Rev_Change Prof_Change Quant_Change Revenue Quantity  Profit
1:           1 PRODUCT33411    7067750    11809634   5790148      0.80000  1.2282115    1.173265    1.5591315 5754505  7574495 4935074
2:           1 PRODUCT35481    4484178     5721789   3278738      1.04978  1.0000000    1.000000    1.0000000 4484178  5721789 3278738
3:           1 PRODUCT26835    5239519     2239783   3950871      0.90000  1.1801825    1.125136    1.3884444 4439584  1613160 3511460
4:           1 PRODUCT33203    5872765     1139270   3125781      0.90000  1.3477930    1.161484    1.6487265 4357320   691000 2691195
5:           1 PRODUCT22426    4125707     1121494   3249458      0.80000  0.9590297    1.378040    0.4507613 4301960  2488000 2358029

我正在尝试在 Rev_Change and Quant_Change columns == 1.我已经尝试了所有我能找到的方法，包括使用dplyr，但由于某种原因，这些方法都不起作用，并且输出总是相同的。请帮忙。

我尝试了太多方法来列出所有方法，但其中包括in this post 列出的所有方法。出于某种原因，这些方法都不起作用。

Answer 1

正如 akrun 建议的那样，也许有一个 floating point accuracy issue。您可以尝试使用 dplyr 的near：

这是比较两个浮点数向量是否（成对）相等的安全方法。这比使用 == 更安全，因为它具有内置的容差。

这可能对你有用：

library(dplyr)
top10_master$Change_Price[which(near(top10_master$Rev_Change, 1) & near(top10_master$Quant_Change, 1))] <- 1

Answer 2

top10_master$Change_Price[sapply(top10_master$Rev_Change, all.equal, 1) & sapply(top10_master$Quant_Change, all.equal, 1)] <- 1

子集到要更改的数据，然后分配。