使用 dplyr 根据变量进行子集、重新排序和分配

Question

我想知道根据 dplyr 哲学为数据框子集分配值的“推荐”方式是什么。这可能最好用一个例子来说明。假设我有一个数据框（名为df）：

V1 V2
 a  1
 b  2
 c  3

当V1 为"a" 时，我想将V2 的值更改为2，并在V1 为"c" 时更改为1。在 R 基础语言中，这通常由rownames 实现：

rownames(df) <- df$V1
df[c("a", "c"), ]$V2 <- c(2, 1)

经过一番搜索，我能想到的使用 dplyr 语言的最简洁的解决方案是

df <- df %>% 
  mutate(V2 = recode(V1, "a" = 2, "c" = 1) %>% 
       ifelse(V1 %in% c("a", "c"), ., V2))

但感觉很笨拙。我错过了什么吗？使用 dplyr 更改数据框部分值的最佳方法是什么？

Answer 1

我们可以使用case_when。

df2 <- df %>%
  mutate(V2 = case_when(
    V1 %in% "a"    ~ 2L,
    V1 %in% "c"    ~ 1L,
    TRUE           ~ V2
  ))
df2
#   V1 V2
# 1  a  2
# 2  b  2
# 3  c  1

数据

df<- read.table(text = "V1 V2
 a  1
 b  2
 c  3",
                header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)