修改r列中其他列的列值

问题描述：

我有一个CSV表（作为数据框）。我想通过其他列值修改特定的列值。修改r列中其他列的列值

我准备了一个代码，但它不起作用。数据框包含1076行和156列。

的公式必须是这样的：

if (a[i,"0Q-state"] == "done") && (a[i,0Q-01] == NA)) a[i,0Q-01] = 0; 
    else a[i,0Q-01] = a[i,0Q-01];

，但我不知道我可以在r中做到这一点。

>dataset4 
     0Q-state 0Q-01 0Q-02 0Q-03 0Q-04 0Q-05 0Q-06 0Q-07 0Q-08 0Q-09 
    1: done  1  1  1  1  1  1  1  1  NA 
    2:    1  1  1  1  1  1  NA 1  1 
    3: done  1  1  1  NA 1  1  1  1  1 
    5: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
    6: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
    7:    1  1  NA 1  0  0  0  1  0 
    8: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 


    sapply(c("0Q-01","0Q-02","0Q-03","0Q-04","0Q-05","0Q-06","0Q-07","0Q-08","0Q-09"), 
    function(y) { 
    dataset4[,y] <- sapply(c(1:1076), function(x) 
    ifelse (((is.na(dataset4[x,y])) && (dataset4[x,c("0Q-state")] == "done")) 
    ,0, dataset4[x,y]))} 
    )

输出必须是：

 >dataset4 
     0Q-state 0Q-01 0Q-02 0Q-03 0Q-04 0Q-05 0Q-06 0Q-07 0Q-08 0Q-09 
    1: done  1  1  1  1  1  1  1  1  0 
    2:    1  1  1  1  1  1  NA 1  1 
    3: done  1  1  1  0  1  1  1  1  1 
    5: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
    6: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
    7:    1  1  NA 1  0  0  0  1  0 
    8: done  1  1  1  1  0  0  0  1  0

答

，我们可以尝试：

df[rep(df[, 1] == "done", ncol(df)) & is.na(df)] <- 0 
df 

1  done  1  1  1  1  1  1  1  1  0 
2     1  1  1  1  1  1  NA 1  1 
3  done  1  1  1  0  1  1  1  1  1 
4  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
5  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
6     1  1  NA 1  0  0  0  1  0 
7  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0

或使用sapply()：

myFunc <- function(x, y) ifelse(is.na(x) & y == "done", 1, x) 
data.frame(df[, 1], sapply(df[, -1], myFunc, y = df[, 1])) 

1 done 1 1 1 1 1 1 1 1 NA 
2  1 1 1 1 1 1 NA 1 1 
3 done 1 1 1 NA 1 1 1 1 1 
4 done 1 1 1 1 0 0 0 1 0 
5 done 1 1 1 1 0 0 0 1 0 
6  1 1 NA 1 0 0 0 1 0 
7 done 1 1 1 1 0 0 0 1 0

在那里你可以随时替换df[, 1]与df[, "0Q-state"]和df[, -1]与df[, namesOfDummyVars]

谢谢！大样本。也许...你知道，我怎样才能自动迭代列？ –

当然，包括一个'sapply（）' - 方法。 –

btw。在你的数据上使用'dput（）'，并在下次粘贴。这会让人们更容易重现您的问题。 –

答

的问题已被标记以data.table和dataset4打印输出表明dataset4已经是data.table对象。

这里有data.table语法中的三种变体，用于替换标记为“已完成”的行中的NAs。

# create vector of names of columns to be changed 
cols <- sprintf("0Q-%02i", 1:9) 

# variant 1 
dataset4[`0Q-state` == "done", 
     (cols) := lapply(.SD, function(x) replace(x, is.na(x), 0L)), 
     .SDcols = cols][]

0Q-state 0Q-01 0Q-02 0Q-03 0Q-04 0Q-05 0Q-06 0Q-07 0Q-08 0Q-09 
1:  done  1  1  1  1  1  1  1  1  0 
2:    1  1  1  1  1 NA  1  1 NA 
3:  done  1  1  1  0  1  1  1  1  1 
4:  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
5:  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0 
6:    1 NA  1  0  0  0  1  0 NA 
7:  done  1  1  1  1  0  0  0  1  0

或

# variant 2 
lapply(cols, function(i) dataset4[`0Q-state` == "done" & is.na(get(i)), (i) := 0L]) 
dataset4

返回同上

或

# variant 3 --- data.table development version 1.10.5 
for (i in cols) 
    set(dataset4, which(dataset4[, "0Q-state"] == "done" & is.na(dataset4[, ..i])), i, 0L) 
dataset4

修改r列中其他列的列值

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