识别重复行并仅将特定列设置为零

Question

我尝试识别数据框中的重复行，并据此仅将重复行的特定列 x 设置为 0。如果列 id 和 key 相同，我尝试将列 x 和 y 设置为零，如果重复的行也有相同的数字（大于 0）。

df <- data.frame(x=c(1,3,3,2,0,0,0,0), y=c(1,0,1,1,4,4,3,0), id=c('id1','id1','id1','id1','id2','id2','id2','id2'), key=c('key1','key1','key1','key1','key2','key2','key2','key3'))
df[order(df$id),]
duplicates <- df[duplicated(df[c('id','key')]) & (df$x != 0 | df$y != 0),]

这样，我能够识别重复的行，但现在我只想将特定列（x 或 y）设置为零（如果也有相同的值）。我尝试使用 ifelse 语句，但无法正确。

所需的输出将如下所示（x 列中只有一个值，y 列中的树值设置为 0）：

output <- data.frame(x=c(1,3,0,2,0,0,0,0), y=c(1,0,0,0,4,0,3,0), id=c('id1','id1','id1','id1','id2','id2','id2','id2'), key=c('key1','key1','key1','key1','key2','key2','key2','key3'))
output[order(output$id),]

非常感谢您的帮助！

Answer 1

library(dplyr)


df %>%
  group_by(id, key, y) %>%
  mutate(y = ifelse(sequence(n()) > 1, 0, y)) %>%
  ungroup() %>%
  group_by(id, key, x) %>%
  mutate(x = ifelse(sequence(n()) > 1, 0, x))

编辑：这是你要找的吗？让我知道你的想法，因为我不确定你到底在问什么