使用 dplyr 有条件地将列中的值替换为另一列中的值答案

【问题标题】：Conditionally replace the values in columns to value in another column using dplyr使用 dplyr 有条件地将列中的值替换为另一列中的值
【发布时间】：2017-10-20 14:50:16
【问题描述】：

我非常努力地寻找答案，如果重复，我深表歉意。

我将制作一些虚拟数据来解释我的问题。

tibble(a=c(0.1, 0.2, 0.3), sample1 = c(0, 1, 1), sample2 = c(1, 1, 0))

# A tibble: 3 x 3
      a sample1 sample2
 <dbl>   <dbl>   <dbl>
1   0.1       0       1
2   0.2       1       1
3   0.3       1       0

我如何有条件地更改列 sample1 和 sample2 中的值，以便如果它们等于 1，则它们采用 a 的值强>.

生成的小标题应如下所示：

# A tibble: 3 x 3
      a sample1 sample2
 <dbl>   <dbl>   <dbl>
1   0.1       0     0.1
2   0.2     0.2     0.2
3   0.3     0.3       0

理想情况下，我不想为每个单独的样本列（我有 >100 个样本列）都这样做，因此循环列的方法会更好（尽管我知道循环是魔鬼）。

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

您可以将mutate_at 与ifelse 一起使用：

df %>% mutate_at(vars(starts_with('sample')), funs(ifelse(. == 1, a, .)))

# A tibble: 3 x 3
#      a sample1 sample2
#  <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1   0.1     0.0     0.1
#2   0.2     0.2     0.2
#3   0.3     0.3     0.0

vars(starts_with('sample')) 匹配所有以sample 开头的列，mutate_at 将函数funs(ifelse(. == 1, a, .)) 应用于每一列； . 代表此处匹配的列。

如果您确定所有样本列仅包含1 和0，则可以将其缩短为：

df %>% mutate_at(vars(starts_with('sample')), funs(. * a))

# A tibble: 3 x 3
#      a sample1 sample2
#  <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1   0.1     0.0     0.1
#2   0.2     0.2     0.2
#3   0.3     0.3     0.0

【讨论】：

伙计...我尝试使用 mutate_at 玩了一段时间，但我的错误是使用 replace() 而不是 ifelse()。这工作得很好......谢谢！
replace 也是我的第一个想法。但是要求condition和replacement长度一致或者可回收，不如这里ifelse方便。

【解决方案2】：

使用which()的非dplyr解决方案：

> t=tibble(a=c(0.1, 0.2, 0.3), sample1 = c(0, 1, 1), sample2 = c(1, 1, 0))

> whichRows=which(t$sample1==t$sample2)

> t[whichRows,c('sample1','sample2')]<-t[whichRows,'a']

> t
# A tibble: 3 x 3
      a sample1 sample2
  <dbl>   <dbl>   <dbl>
1   0.1     0.0     1.0
2   0.2     0.2     0.2
3   0.3     1.0     0.0

【讨论】：