如何为 dplyr 过滤的 data.frame 赋值？

Question

我正在尝试修改由 dplyr 过滤的 data.frame，但我似乎不太了解我需要做什么。在下面的示例中，我尝试过滤数据框 z，然后为第三列分配一个新值——我给出了两个示例，一个带有“9”，一个带有“NA”。

require(dplyr)
z <- data.frame(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"))
z %>% filter(w == "a" & x == 2) %>% select(y) 
z %>% filter(w == "a" & x == 2) %>% select(y) <- 9 # Should be similar to z[z$w == "a" & z$ x == 2, 3] <- 9
z %>% filter(w == "a" & x == 3) %>% select(y) <- NA # Should be similar to z[z$w == "a" & z$ x == 3, 3] <- NA

但是，它不起作用：我收到以下错误消息：

“z %>% 过滤器中的错误(w == "a" & x == 3) %>% select(y) %

我知道我可以使用旧的 data.frame 表示法，但是 dplyr 的解决方案是什么？

谢谢！

Answer 1

过滤将子集数据框。如果您想保留整个数据框，但修改其中的一部分，您可以使用mutate 和ifelse。我已将stringsAsFactors=FALSE 添加到您的示例数据中，以便y 将成为一个字符列。

z <- data.frame(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"), 
                stringsAsFactors=FALSE)

z %>% mutate(y = ifelse(w=="a" & x==2, 9, y))

  w x y
1 a 1 a
2 a 2 9
3 a 3 c
4 b 4 d
5 c 5 e

或者replace:

z %>% mutate(y = replace(y, w=="a" & x==2, 9),
             y = replace(y, w=="a" & x==3, NA)) 

  w x    y
1 a 1    a
2 a 2    9
3 a 3 <NA>
4 b 4    d
5 c 5    e

Answer 2

我的印象是 dplyr 包在哲学上反对修改您的基础数据。您可能会发现 data.table 包对这个操作更友好：

library(data.table)
z <- data.table(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"))
m <- data.table(w = c("a","a"), x = c(2,3), new_y = c("9", NA))

z[m, y := new_y, on=c("w","x")]


   w x  y
1: a 1  a
2: a 2  9
3: a 3 NA
4: b 4  d
5: c 5  e

我确信在 base R 中也有办法，但我不知道。特别是，我无法让merge 或match 完成这项工作。