使用两个标准对R中的数据帧进行子集化，其中一个是正则表达式

Question

我有一个类似这样的数据集：

col_a col_b    col_c
1     abc_boy  1
2     abc_boy  2
1     abc_girl 1
2     abc_girl 2

我只需要根据col_b和col_c选择第一行，然后更改col_c中的valye，就像这样：

df[grep("_boy$",df[,"col_b"]) & df[,"col_c"]=="1","col_c"] <- "yes"

但上面的代码不行，因为第一个标准和第二个标准不是来自同一个集合。

我可以通过使用显式循环以愚蠢的方式做到这一点，或者进行“双层”子集化，如下所示：

df.a <- df[grep("_boy$",df[,"col_b"]),]              #1
df.b <- df[grep("_boy$",df[,"col_b"],invert=TRUE),]  #2
df.a <- df.a[df.a[,"col_c"]=="1","col_c"] <- "yes"   #3
df.a <- df.a[df.a[,"col_c"]=="2","col_c"] <- "no"    #4
df <- rbind(df.a,df.b)                               #5

但我不愿意，任何人都可以启发我如何“合并”#1和#3？感谢。

Answer 1

尝试使用grepl代替grep。 grepl返回逻辑向量（对于x的每个元素是否匹配），可以与逻辑运算符组合。

Answer 2

尽管逻辑正确，但它无法按预期工作的原因是您使用的grep应该使用grepl。请尝试改为：

df[ grepl("_boy$", df[,"col_b"]) & df[,"col_c"]=="1", "col_c"] <- "yes"

> df
  col_a    col_b col_c
1     1  abc_boy   yes
2     2  abc_boy     2
3     1 abc_girl     1
4     2 abc_girl     2

grepl重新生成其参数长度的逻辑向量，而grep返回一个较短的数字向量，因此在这种情况下会被回收。