按列值对 R 数据帧进行子集化，并将与特定值匹配的单元格更改为新值

Question

我有一个单行数据框，我需要将其附加到现有 table。实际上，许多数据帧值都是布尔值，但我需要将它们转换为字符串（“-1”表示 TRUE，“0”表示 FALSE）以匹配现有的 table。由于数据框包含 100 多个这样的列，我想避免键入每个单独的列。我试过使用 which(TRUE) 和 isTRUE()，但如果它们适用于我的情况，我不确定使用什么作为函数参数，或者如何将它们放入数据帧中。

我想应该是这样的：

df <- data.frame(a = T, b = F, c = F, d = T, e = T, f = T, g = F, h = F)
df2 <- df[, {find all values that are true}]${all those columns} <- '-1'
df3 <- df2[, {find all values that are false}]${all those columns} <- '0'

## df3 should match this:
df3 <- data.frame(a = '-1', b = '0', c = '0', d = '-1', e = '-1', f = '0', g = '0', h = '0')

我在 dplyr 文档以及本网站和谷歌搜索中进行了非常彻底的搜索，发现了很多类似的问题，但没有一个与我的情况完全相符。谢谢！

Answer 1

您尝试过使用 across() 逻辑列吗？下面是一个示例，其中我添加了一个带有数值的列，并使用一个函数来仅使用 across().

来改变逻辑列

df <- data.frame(a = T, b = F, c = F, d = T, e = T, f = T, g = F, h = F, non.logical.column = 1)

conv.logical <- function(x){
  if(isTRUE(x)){-1}else{0}
}

df <- df %>% mutate(across(where(is_logical), conv.logical))

按列值对 R 数据帧进行子集化，并将与特定值匹配的单元格更改为新值

Subset R dataframe by column values and change cells that match certain value to new value

r

subset

dataframe

dplyr