Question

我有一个包含200行和150列的数据框。在这些列中，我希望更改大约50行和100列的NA。

以下是我的数据框（一小部分）的示例：

    >df
       Bird  Mammal  Type
    1    NA    1     A
    2    1     0     B
    3    1     0     A
    4    0     NA    A
    5    NA    1     A
    6    0     0     B
    7    0     0     A
    8    NA    NA    A 
    9    1     1     B
    10   1     1     A

我想要的是将所有NAs更改为0仅用于类型＆＃34; A＆＃34;，而不是类型＆＃34; B＆＃34;。对于＆＃34; B＆＃34;类型，我希望一切都保持不变。

我试图用各种ifelse选项做到这一点，但我想我还没有掌握它。以下是我尝试过的一些事情：

a）仅将列设置为列表：

    try <- c(1,2)

    for(i in 1:length(try)){
    df[,try[i]] <- ifelse(df[,is.na(try[i])],0,df[,try[i]])
    }

b）设置行和列的子集（这给了我一个数据框，所以当然ifelse没有运行）

Answer 1

这是一个非常简单的衬垫，可以完全满足您的需求。没有循环或需要申请。

df[is.na(df) & df$Type=='A'] <- 0

Answer 2

您可以使用lapply和ifelse的组合。假设您有一个索引的向量或列的名称，并且存储为cols的NA，您可以执行以下操作：

df[ ,cols] <- as.data.frame(lapply(cols, 
              FUN = function(x) ifelse(df$Type == "A" & is.na(df[,x]), 0, df[, x])))

Answer 3

以下是set使用data.table的选项。我们正在考虑除＆＃39; Type＆＃39;之外的所有其他列。柱。 set选项很快。此外，这会更改列中的值而不转换为逻辑矩阵。

library(data.table)
setDT(df)
nm1 <- setdiff(names(df), 'Type')
for(j in nm1){
  set(df, i= which(is.na(df[[j]]) & df$Type=='A'), j=j, value=0)
}

如何使用if else更改R中数据框中某些行和列的值？

3 个答案: