改变 ifelse 以替换 r 中的值答案

【问题标题】：Mutate ifelse to replace values in r改变 ifelse 以替换 r 中的值
【发布时间】：2020-07-20 21:11:44
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

Word     Value1   Value2

Apple    True     True
Chair    True     False
nonWord  False    False
Hat      False    True
...      ...

我正在尝试将 nonWords 的所有值更改为 NA's。

data %>%
  mutate(Value1 = ifelse(Word == "nonWord", NA, Value1)) %>%
  mutate(Value2 = ifelse(Word == "nonWord", NA, Value2))

但是，这似乎不起作用，因为我的值没有被NA 取代。有谁知道我做错了什么？

期望的输出：

Word     Value1   Value2

Apple    True     True
Chair    True     False
nonWord  NA       NA
Hat      False    True
...      ...

【问题讨论】：

标签： r data-wrangling

【解决方案1】：

对于这些情况，最好使用base R 中的replace() 而不是ifelse()：

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Value1 = replace(Value1, Word == "nonWord", NA),
         Value2 = replace(Value2, Word == "nonWord", NA))

#>      Word Value1 Value2
#> 1   Apple   True   True
#> 2   Chair   True  False
#> 3 nonWord   <NA>   <NA>
#> 4     Hat  False   True

如果您确定要替换的所有列都命名为“Value...”，则可以利用 mutate_at() from dplyr：

library(dplyr)

df %>%
  mutate_at(vars(starts_with("Value")), ~ replace(., Word == "nonWord", NA))

#>      Word Value1 Value2
#> 1   Apple   True   True
#> 2   Chair   True  False
#> 3 nonWord   <NA>   <NA>
#> 4     Hat  False   True

数据

df <- structure(list(Word = c("Apple", "Chair", "nonWord", "Hat"), 
    Value1 = c("True", "True", "False", "False"), Value2 = c("True", 
    "False", "False", "True")), class = "data.frame",
    row.names = c(NA, -4L))

【讨论】：

【解决方案2】：

为i (df1$Word == 'nonWord') 中的行创建逻辑向量，在j 中指定列索引（-1 - 意味着不选择第一列）并将值分配给NA

df1[df1$Word == 'nonWord', -1] <- NA
df1
#     Word Value1 Value2
#1   Apple   True   True
#2   Chair   True  False
#3 nonWord   <NA>   <NA>
#4     Hat  False   True

或使用dplyr

library(dplyr) # 1.0.0
df1 <- df1 %>% 
       mutate(across(starts_with("Value"), ~ case_when(Word != 'nonWord' ~ .)))

在 OP 的帖子中，正在发生替换，但输出未分配 (<-) 回原始对象。默认情况下，mutate 不会修改 in place。如果我们要进行就地修改，请使用magrittr 中的%<>% 而不是%>%

数据

df1 <- structure(list(Word = c("Apple", "Chair", "nonWord", "Hat"), 
    Value1 = c("True", "True", "False", "False"), Value2 = c("True", 
    "False", "False", "True")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

【讨论】：