用R替换基于另一列的列中的值[重复]答案

【问题标题】：Replace Value in column based on another column With R [duplicate]用R替换基于另一列的列中的值[重复]
【发布时间】：2021-05-10 05:11:39
【问题描述】：

我正在尝试根据不同列中的数据替换列的值，但它不起作用。这是一些示例数据。

df <- data.frame(Col1 = 1:10,
                 Col2 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "d"),
                 Col3 = c("11%", "12%", "13%", "14%", "15%", "16%", "17%", "18%", "19%", "20%"))

如果 Col2 的值为 b，我需要将 Col3 的值更改为 NA 或 0（NA 更准确，但对于我正在做的事情，0 也可以）。第 3 列是百分比，我知道我在这里使用了字符串。

我尝试了几种方法，最近的方法是我在下面列出的循环。不过，我愿意接受任何解决方案。我的循环不工作是因为我没有定义模式吗？

for(i in df){
  if(df$Col2 == "b"){
    str_replace(df$Col3, replacement = NA)
  }
}

print(df)

【问题讨论】：

标签： r data-manipulation data-cleaning

【解决方案1】：

这是base R 解决方案：

df$Col3[df$Col2 == 'b'] <- NA

这是dplyr/tidyverse 解决方案：

library(dplyr)    

df %>% mutate(Col3 = ifelse(Col2 == 'b',NA_character_,Col3))

（原创，但效率较低的case_when 解决方案）

df %>% 
  mutate(Col3 = case_when(Col2 == 'b' ~ NA_character_,
                          TRUE ~ Col3))

这给了我们：

  Col1 Col2 Col3
1     1    a  11%
2     2    a  12%
3     3    a  13%
4     4    b <NA>
5     5    b <NA>
6     6    c  16%
7     7    c  17%
8     8    d  18%
9     9    d  19%
10   10    d  20%

【讨论】：

虽然我已经使用dplyr 很多年了，但我之前从未见过case_when()。感谢分享。对于初学者来说不像ifelse()那么直观，但仍然非常方便了解。
没问题！我编辑到ifelse 就在你做的时候，这绝对更有效率。

【解决方案2】：

一个基本的dplyr 解决方案，使用ifelse() 而不是case_when()：

library(dplyr)

df <- data.frame(Col1 = 1:10,
                 Col2 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "d"),
                 Col3 = seq(.11, .2, by = .1))

df %>%
  mutate(Col3 = ifelse(Col2 == 'b', NA, Col2))

【讨论】：

【解决方案3】：

pkpto39，

试试这个：

library('tidyverse')
df <- data.frame(Col1 = 1:10,
                 Col2 = c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "d")
                 Col3 = c("11%", "12%", "13%", "14%", "15%", "16%", "17%", "18%", "19%", "20%"), stringsAsFactors = FALSE)

df <- df %>% mutate(Col3 = ifelse(Col2 == "b", NA, Col3))

【讨论】：