如何在数据框架上使用类似应用的功能？ [请看详情如下]

Question

我有dataframe列A，B和C. 我想在dataframe的每一行上应用一个函数，其中函数将检查row$A和row$B的值，并根据这些值更新row$C。我怎样才能做到这一点？

示例：

  A   B  C
1 1  10 10
2 2  20 20
3 NA 30 30
4 NA 40 40
5 5  50 50

现在，如果该行的A列中的值为NA，我想将C列中的所有行更新为同一行中的B / 2值。

因此，更改后的dataframe将如下所示：

  A   B  C
1 1  10 10
2 2  20 20
3 NA 30 15
4 NA 40 20
5 5  50 50

我想知道是否可以在不使用for循环的情况下完成此操作。

Answer 1

或者，如果您想通过引用更新列（在更新列时不复制整个数据集）也可以尝试data.table

library(data.table)
setDT(dat)[is.na(A), C := B/2]
dat
#     A  B  C
# 1:  1 10 10
# 2:  2 20 20
# 3: NA 30 15
# 4: NA 40 20
# 5:  5 50 50

---

编辑： 关于@aruns注释，在更改之前和之后检查地址意味着它仍然通过引用更新。

library(pryr)
address(dat$C)
## [1] "0x2f85a4f0"
setDT(dat)[is.na(A), C := B/2]
address(dat$C)
## [1] "0x2f85a4f0"

Answer 2

试试这个：

your_data <- within(your_data, C[is.na(A)] <- B[is.na(A)] / 2)

Answer 3

尝试

 indx <- is.na(df$A)
 df$C[indx] <- df$B[indx]/2
 df
 #   A  B  C
 #1  1 10 10
 #2  2 20 20
 #3 NA 30 15
 #4 NA 40 20
 #5  5 50 50

Answer 4

这是使用library(dplyr)的简单示例。

虚构数据集：

df <- data.frame(a=c(1, NA, NA, 2), b=c(10, 20, 50, 50))

你只想要那些a == NA的行，因此你可以使用ifelse：

df <- mutate(df, c=ifelse(is.na(a), b/2, b))

Answer 5

另一种方法：

dat <- transform(dat, C = B / 2 * (i <- is.na(A)) + C * !i)
#    A  B  C
# 1  1 10 10
# 2  2 20 20
# 3 NA 30 15
# 4 NA 40 20
# 5  5 50 50

Answer 6

尝试：

> ddf$C = with(ddf, ifelse(is.na(A), B/2, C))
> 
> ddf
   A  B  C
1  1 10 10
2  2 20 20
3 NA 30 15
4 NA 40 20
5  5 50 50