我在R中有一个数据集，结构如下：
> head(top10_master, n = 5)
sensitivity PRODUCT NewRevenue NewQuantity NewProfit Change_Price Rev_Change Prof_Change Quant_Change Revenue Quantity Profit
1: 1 PRODUCT33411 7067750 11809634 5790148 0.80000 1.2282115 1.173265 1.5591315 5754505 7574495 4935074
2: 1 PRODUCT35481 4484178 5721789 3278738 1.04978 1.0000000 1.000000 1.0000000 4484178 5721789 3278738
3: 1 PRODUCT26835 5239519 2239783 3950871 0.90000 1.1801825 1.125136 1.3884444 4439584 1613160 3511460
4: 1 PRODUCT33203 5872765 1139270 3125781 0.90000 1.3477930 1.161484 1.6487265 4357320 691000 2691195
5: 1 PRODUCT22426 4125707 1121494 3249458 0.80000 0.9590297 1.378040 0.4507613 4301960 2488000 2358029
我正在尝试在Change_Price的实例中将Rev_Change and Quant_Change columns == 1列编辑为1（在函数内部）。我已经尝试了我能找到的所有方法，包括使用dplyr，但由于某些原因，这些方法都没有工作，输出总是相同的。请帮忙。
我尝试了太多方法来列出所有方法，但其中列出了in this post列出的所有方法。出于某种原因，这些方法都不起作用。
答案 0 :(得分：0)
正如akrun所说，也许有floating point accuracy issue。您可以尝试使用dplyr＆＃39; near：
这是一种比较浮点数的两个向量是否（成对）相等的安全方法。这比使用==更安全，因为它具有内置容差。
这可能对您有用：
library(dplyr)
top10_master$Change_Price[which(near(top10_master$Rev_Change, 1) & near(top10_master$Quant_Change, 1))] <- 1
答案 1 :(得分：-1)
top10_master$Change_Price[sapply(top10_master$Rev_Change, all.equal, 1) & sapply(top10_master$Quant_Change, all.equal, 1)] <- 1
要更改的数据的子集，然后分配。