Question

我想使用magrittr和dplyr的简洁性来根据其他列中的值在列的子集中的行之间复制单个值。这是一个简单的例子;我想将这个想法应用于大型数据集的许多列，这些数据集在一长串命令中具有多个条件。

获取数据框df <- data.frame(a = 1:5, b = 6:10, x = 11:15, y = 16:20)：

a   b   x   y

1   6   11  16
2   7   12  17
3   8   13  18
4   9   14  19
5   10  15  20

对于a = 5的行，我想将x和y的值替换为b = 7行中的值，以便：

a   b   x   y

1   6   11  16
2   7   12  17
3   8   13  18
4   9   14  19
5   10  12  17

此尝试失败：

foo <- function(x){ifelse(df$a == 5, df[df$b == 7, .(df$x)], x)}
df %<>%  mutate_each(funs(foo), x, y)

我能得到的最接近的是：

bar <- function(x){ifelse(df$a == 5, df[df$b == 7, "x"], x)}
df %<>%  mutate_each(funs(bar), x, y)

但这是不正确的，因为它会将这两个值替换为x的值，而不是x和y。

感谢您的建议。

Answer 1

您可以使用mutate_each和replace：

来实现

df %>% mutate_each(funs(replace(., a==5, nth(., which(b==7)))), x, y)

输出：

  a  b  x  y
1 1  6 11 16
2 2  7 12 17
3 3  8 13 18
4 4  9 14 19
5 5 10 12 17

或者根据@docendodiscimus的评论，它可以进一步缩短为（可能[也优于which）：

df %>% mutate_each(funs(replace(., a==5, .[b==7])), x, y)

Answer 2

提到data.table解决方案就是：

require(data.table)
setDT(df)[a == 5, c("x", "y") := df[b == 7, .SD, .SDcols = c("x", "y")]]

> df
   a  b  x  y
1: 1  6 11 16
2: 2  7 12 17
3: 3  8 13 18
4: 4  9 14 19
5: 5 10 12 17

或者，您也可以使用：

cols <- c("x", "y")
setDT(df)[a == 5, (cols) := df[b == 7, .SD, .SDcols = cols]]
# or 
cols <- c("x", "y")
setDT(df)[a == 5, (cols) := df[b == 7, cols, with = FALSE]]

Answer 3

如果你的主要要求是在较长的dplyr-pipe中应用该函数，你可以做类似下面的例子：

foo <- function(df, cols = c("x", "y")) {
  df[df$a == 5, cols] <- df[df$b == 7, cols]
  df
}

df %>% ... %>% foo(c("x", "y")) %>% ... 
#  a  b  x  y
#1 1  6 11 16
#2 2  7 12 17
#3 3  8 13 18
#4 4  9 14 19
#5 5 10 12 17

R中的条件数据帧突变与magrittr和dplyr

3 个答案: