R 中带有 magrittr 和 dplyr 的条件数据帧突变

Question

我想利用 magrittr 和 dplyr 的简洁性，根据其他列中的值在列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到一个大型数据集的许多列中，在一长串命令中具有多个条件。

取数据帧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 行，我想用 b = 7 行中的值替换 x 和 y 的值，得到：

a   b   x   y

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

这次尝试失败：

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，因为它用 x 中的值替换了两个值，而不是分别用 x 和 y 中的值替换。

感谢您的建议。

Answer 1

您可以使用 mutate_each 和 replace:

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 [ 也比 which 更好）：

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

Answer 2

仅提及 data.table 解决方案是：

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

如果您的主要要求是在更长的 dplyr-pipe 中应用该函数，您可以执行类似以下示例的操作：

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 中带有 magrittr 和 dplyr 的条件数据帧突变

Conditional dataframe mutations in R with magrittr and dplyr

r

dplyr

magrittr