Question

我正在尝试将条件转换为NA（缺失）

这是我的数据作为示例。我有5个患者ID，如果missing变量中有'1'，则outcome1和outcome2将被转换为NA（缺失）。

  ID<-c("a","b","c","d","e")
  cond1<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
  cond2<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
  cond3<-as.factor(sample(x=1:7,size=5,replace=TRUE))
  missing<-as.factor(sample(x=0:1,size=5,replace=TRUE))
  outcome1<-sample(x=1:10, size=5,replace=TRUE)
  outcome2<-sample(x=1:10, size=5,replace=TRUE)
  df<-data.frame(ID,cond1,cond2,cond3,missing,outcome1,outcome2)
  df
   ID cond1 cond2 cond3 missing outcome1 outcome2
1  a     7     1     7       0       6       5
2  b     5     3     7       0       3       1
3  c     4     5     1       1       3       9
4  d     2     2     3       0       7       3
5  e     1     7     4       1       2       7

我在replace_with_na_at包中找到了naniar函数。但是，它没有用。

df%>%
  replace_with_na_at(.vars=c("outcome1","outcome2"), condition = ~ hn10_14med$missing==1)

Error: Predicate functions must return a single `TRUE` or `FALSE`, not a logical vector of length 0
Call `rlang::last_error()` to see a backtrace

如何在有条件的情况下将变量转换为NA？如果有更好的方法，尽管不使用replace_with_na_at函数，您会让我知道。

Answer 1

如果要替换适当的值，只需使用ifelse：

df[df$missing==1,c("cond1", "cond2")] <- NA

使用R中的条件将值转换为NA

1 个答案: