使用 ifelse 和 is.na 进行变异

Question

我有下面列出的格式的数据，其中我需要使用的所有变量都是 NA 或变量的名称，我需要将 NA 更改为 0 并将字符串到 1。我正在尝试使用 dplyr::across() 和 ifelse()，但返回的全是 1。我现在唯一可行的解决方案是单独改变每个变量。

我如何一次将多个变量中的所有 NA 更改为 0 并将所有字符串更改为 1？

library(dplyr)
color_names <- c("black", "grey", "white", "purple")

my_colors <- tribble(
  ~black, ~grey, ~white,  ~purple,
  NA,     "grey", NA,     "purple",
  NA,     NA,     "white", NA,
  "black",NA,     NA,      NA,
  NA,     "grey",  NA,     NA
)

my_colors %>%
  mutate(across(all_of(color_names), ~ifelse(is.na(cur_column()), 0, 1)))
#> # A tibble: 4 x 4
#>   black  grey white purple
#>   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
#> 1     1     1     1      1
#> 2     1     1     1      1
#> 3     1     1     1      1
#> 4     1     1     1      1

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2021 年 1 月 13 日创建

Answer 1

你可以试试这个：

my_colors %>% mutate(across(everything(), ~if_else(is.na(.x), 0, 1)))

Answer 2

我猜你可以这样做：

library(tidyverse)
color_names <- c("black", "grey", "white", "purple")

my_colors <- tribble(
  ~black, ~grey, ~white,  ~purple,
  NA,     "grey", NA,     "purple",
  NA,     NA,     "white", NA,
  "black",NA,     NA,      NA,
  NA,     "grey",  NA,     NA
)

my_colors %>% 
  mutate(across(.cols = everything(),
                .fns = ~ ifelse(is.na(.x) == TRUE, 0, 1)))

# A tibble: 4 x 4
  black  grey white purple
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1     0     1     0      1
2     0     0     1      0
3     1     0     0      0
4     0     1     0      0

Answer 3

使用 across 你可以通过以下方式避免 ifelse :

library(dplyr)
my_colors %>% mutate(across(.fns = ~+(!is.na(.))))

但是，您也可以避免使用 across，因为 is.na 与 dataframes/tibbles 一起使用。

my_colors[] <- +(!is.na(my_colors))
my_colors

#A tibble: 4 x 4
#  black  grey white purple
#  <int> <int> <int>  <int>
#1     0     1     0      1
#2     0     0     1      0
#3     1     0     0      0
#4     0     1     0      0

!is.na(.) returns 逻辑向量 TRUE/FALSE 和 + 用于将它们转换为 1/0.

Answer 4

这个也行，我觉得是最简单的方法。

tribble(
  ~black, ~grey, ~white,  ~purple,
  NA,     "grey", NA,     "purple",
  NA,     NA,     "white", NA,
  "black",NA,     NA,      NA,
  NA,     "grey",  NA,     NA
) %>% 
  modify(~ ifelse(is.na(.), 0, 1))

# A tibble: 4 x 4
  black  grey white purple
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
1     0     1     0      1
2     0     0     1      0
3     1     0     0      0
4     0     1     0      0

使用 ifelse 和 is.na 进行变异

Mutate across with ifelse and is.na

r

na

dplyr

across