根据其他列中的值条件跨数据框中的列应用 if else 语句答案

【问题标题】：Apply if else statements across columns in data frame based on condition of value in other column根据其他列中的值条件跨数据框中的列应用 if else 语句
【发布时间】：2017-06-25 12:37:32
【问题描述】：

我想对数据框中的每一列 (a-d) 应用 if else 语句，如果每个值满足基于另一列 (m) 的条件，则值保持不变，否则将值更改为零。

这是一个可重现的例子：

a <- c(10, 11, 12, 15,7,8)
b <- c(15,11,16,17,1.5,9)
c <- c(18,14,6,14,1,17)
d <- c(12,11,13,19,2,4)
p <- c(2,1,3,2.5,1.3,2.1)
m <- c(12,13,8,9,14,11)

df<- data.frame(a,b,c,d,p,m)

print(df)

   a    b  c  d   p  m
1 10 15.0 18 12 2.0 12
2 11 11.0 14 11 1.0 13
3 12 16.0  6 13 3.0  8
4 15 17.0 14 19 2.5  9
5  7  1.5  1  2 1.3 14
6  8  9.0 17  4 2.1 11

这是我想做的“长”版本，它有效但非常重复：

df$a<- ifelse((df$a-df$p)>df$m, df$a, 0)
df$b<- ifelse((df$b-df$p)>df$m, df$b, 0)
df$c<- ifelse((df$c-df$p)>df$m, df$c, 0)
df$d<- ifelse((df$d-df$p)>df$m, df$d, 0)

print(df)

这是我想要的输出：

   a  b  c  d   p  m
1  0 15 18  0 2.0 12
2 11 11 14 11 1.0  7
3 12 16  0 13 3.0  8
4 15 17 14 19 2.5  9
5  0  0  0  0 1.3 14
6  0  0 17  0 2.1 11

【问题讨论】：

标签： r if-statement dataframe lapply

【解决方案1】：

我们可以使用lapply

df[1:4] <- lapply(df[1:4], function(x) ifelse((x - df$p) > df$m, x, 0))
df
#   a  b  c  d   p  m
#1  0 15 18  0 2.0 12
#2  0  0  0  0 1.0 13
#3 12 16  0 13 3.0  8
#4 15 17 14 19 2.5  9
#5  0  0  0  0 1.3 14
#6  0  0 17  0 2.1 11

或者不使用ifelse

df[1:4] <- ((df[1:4]-df$p) > df$m)*df[1:4]

【讨论】：

完美运行，认为它与索引有关。非常感谢@akrun

【解决方案2】：

通过一些逻辑矩阵子集和常规子集，你可以做到

df[, 1:4][df[,1:4] - df$p <= df$m] <- 0
df
   a  b  c  d   p  m
1  0 15 18  0 2.0 12
2  0  0  0  0 1.0 13
3 12 16  0 13 3.0  8
4 15 17 14 19 2.5  9
5  0  0  0  0 1.3 14
6  0  0 17  0 2.1 11

第一个[ 对可能填充的列进行子集化，第二个[ 对这些列执行逻辑测试并返回一个逻辑矩阵，指示要填充矩阵中的哪些元素。

【讨论】：