在 R 中用 mutate 有条件地替换多个列上的值

Question

我有一个包含 56 列的数据框。我需要在 50 列中用 NA 替换值，条件是“正 == 0”列的值。

我已经弄清楚如何使用 mutate 有条件地替换单个列中的值。我现在已经花了相当长的时间来弄清楚如何将此 mutate 函数应用于其他列，而不必重复该命令 50 次 - 无济于事。

必须有一个简单的解决方案。 ;) 有人可以帮忙吗？

这是数据的结构：

df <- data.frame(positive = c(1,1,0,0,1),
                 a = c("x","x","x","y","y"),
                 b = c("z","z","z","y","z"),
                 d = c(1,2,3,4,5))

这是我替换一列中的值的解决方案。

df <- df %>%
  mutate(a = replace(a, positive == 0, NA))

Answer 1

df %>% mutate(across(c(-positive,-d), ~replace(.,positive == 0, NA)))

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[以前的错误解决方案 - 确实将值替换为 NA，但将其他值转换为 1。在 across() 调用中显示选择列的不同方式可能仍然有用。]

这似乎有效：

df %>% mutate(across(c(-positive,-d), ~na_if(positive, 0)))

这里我假设您想要改变除“positive”和“d”之外的所有列，但如果您更愿意指定列，您可以说：

df %>% mutate(across(c('a', 'b'), ~na_if(positive, 0)))

或者，就像在 na_if 函数的 dplyr documentation 中一样，您可以使用要指定它们的列的特征：

df %>% mutate(across(where(is.character), ~na_if(positive, 0)))