一次变异和替换几列

Question

我有 df 例如：

  outc  task  prevt 
  <fct> <fct> <fct> 
1 los   fre   rep   
2 los   fre   swi   
3 los   ins   rep   
4 los   ins   swi   
5 win   fre   rep   
6 win   fre   swi   
7 win   ins   rep   
8 win   ins   swi   

我想替换列 task 和 prevt 中的值，具体取决于这些列中的值。例如，如果 task 是 'fre' 而 prevt 是 'rep'，那么 task 应该更改为 'ins' 而 prev 应该更改为 'swi'。关键是我需要一次性全部改掉，好像我一个接一个地改，结果就会和我想要的不一样。因此，使用 mutate 和 replace 似乎很容易：

df %>% 
  mutate(task = replace(task, task == 'fre' & prevt == 'rep', 'ins'),
         prevt = replace(prevt, task == 'fre' & prevt == 'rep', 'swi')) 

但由于某种原因，在这种情况下，只有 mutate 的第一部分有效，即更改了任务列，但没有更改 prevt 列。

  outc  task  prevt
  <fct> <fct> <fct>
1 los   ins   rep  
2 los   fre   swi  
3 los   ins   rep  
4 los   ins   swi  
5 win   ins   rep  
6 win   fre   swi  
7 win   ins   rep  
8 win   ins   swi  

如果我将第二部分更改为某个非条件值（例如 prevt = '1'），那么它可以工作。

df %>% 
  mutate(task = replace(task, which(task == 'fre' & prevt == 'rep'), 'ins'),
         prevt = '1')

  outc  task  prevt
  <fct> <fct> <chr>
1 los   ins   1    
2 los   fre   1    
3 los   ins   1    
4 los   ins   1    
5 win   ins   1    
6 win   fre   1    
7 win   ins   1    
8 win   ins   1   

因此，由于某种原因，两个替换在 mutate 中不起作用。你能帮我在这种情况下怎么办吗？

Answer 1

base R 选项是先创建一个具有逻辑条件的对象（以便以后不会更改），然后使用 Map 将列替换为相应的值

i1 <- with(df, task == "fre" & prevt == "rep")
df[-1] <- Map(function(x, i) replace(x, i1, i),  df[-1], c("ins", "swi"))

---

或者在OP的代码中遵循相同的逻辑，先创建逻辑条件然后使用它

library(dplyr)
df %>% 
     mutate(i1 = task == "fre" & prevt == "rep", # create logical column 
            task = replace(task, i1, "ins"), 
            prevt = replace(prevt, i1, "swi")) %>% 
     select(-i1) # remove the logical column