用 R 中的另一个值替换数据帧多列中出现的数字

Question

预计到达时间：顺便说一句，下面的要点是不必迭代我的整个列向量集，以防万一这是一个建议的解决方案（只需执行一次已知有效的操作） .

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有很多用其他值替换 R 中数据帧的单个向量中的值的示例。

• 根据 R 中的条件 (

  if

  ) 语句替换数据框中的值
• 替换r中数据框列中的数字[重复]

以及如何用其他值替换

NA

的所有值：

• 如何将 data.frame 中的所有值替换为另一个（非 0）值

我正在寻找的内容与上一个问题类似，但基本上是尝试用一个值替换另一个值。对于多列满足条件的情况，或者只是尝试对多个列执行前两个问题的操作，我无法生成映射到实际数据帧的逻辑值数据帧。

一个例子：

data <- data.frame(name = rep(letters[1:3], each = 3), var1 = rep(1:9), var2 = rep(3:5, each = 3))

data
  name var1 var2
1    a    1    3
2    a    2    3
3    a    3    3
4    b    4    4
5    b    5    4
6    b    6    4
7    c    7    5
8    c    8    5
9    c    9    5

并说我希望

4

和

var1

中

var2

的所有值均为

10

。

我确信这是基本的，我只是没有正确思考。我一直在尝试这样的事情：

data[data[, 2:3] == 4, ]

这不起作用，但如果我用

data[, 2]

而不是

data[, 2:3]

做同样的事情，事情就会很好。似乎逻辑测试（如

is.na()

）适用于多行/列，但数字比较效果不佳？

感谢您的建议！

Answer 1

您想要在整个数据框中搜索与您尝试替换的值相匹配的任何值。 您可以以同样的方式运行逻辑测试，例如用 10 替换所有缺失值..

data[ is.na( data ) ] <- 10

您也可以将所有 4 替换为 10。

data[ data == 4 ] <- 10

至少我认为这就是你所追求的？

假设您想忽略第一行（因为它都是字母）

# identify which columns contain the values you might want to replace
data[ , 2:3 ]

# subset it with extended bracketing..
data[ , 2:3 ][ data[ , 2:3 ] == 4 ]
# ..those were the values you're going to replace

# now overwrite 'em with tens
data[ , 2:3 ][ data[ , 2:3 ] == 4 ] <- 10

# look at the final data
data

Answer 2

基本上

data[, 2:3]==4

为您提供了

data[,2:3]

而不是

data

的索引：

R > data[, 2:3] ==4
       var1  var2
 [1,] FALSE FALSE
 [2,] FALSE FALSE
 [3,] FALSE FALSE
 [4,]  TRUE  TRUE
 [5,] FALSE  TRUE
 [6,] FALSE  TRUE
 [7,] FALSE FALSE
 [8,] FALSE FALSE
 [9,] FALSE FALSE

所以你可以尝试这个：

R > data[,2:3][data[, 2:3] ==4]
[1] 4 4 4 4

Answer 3

只是为了提供不同的答案，我想我会写一个向量数学方法：

您可以使用矢量化的“ifelse”语句创建一个转换矩阵（这里实际上是一个数据框，但工作原理相同），并将转换矩阵与原始数据相乘，如下所示：

df.Rep <- function(.data_Frame, .search_Columns, .search_Value, .sub_Value){
   .data_Frame[, .search_Columns] <- ifelse(.data_Frame[, .search_Columns]==.search_Value,.sub_Value/.search_Value,1) * .data_Frame[, .search_Columns]
    return(.data_Frame)
}

要将第 2 列到第 3 列的数据框“数据”中的所有值 4 替换为 10，您可以使用如下函数：

# Either of these will work.  I'm just showing options.
df.Rep(data, 2:3, 4, 10)
df.Rep(data, c("var1","var2"), 4, 10)

#   name var1 var2
# 1    a    1    3
# 2    a    2    3
# 3    a    3    3
# 4    b   10   10
# 5    b    5   10
# 6    b    6   10
# 7    c    7    5
# 8    c    8    5
# 9    c    9    5

Answer 4

只是为了连续性

    data[,2:3][ data[,2:3] == 4 ] <- 10

但是看起来很难看，所以分两步做比较好。

Answer 5

整洁宇宙

这是一个

dplyr

解决方案：

library(dplyr)

data |> 
  mutate(across(var1:var2, \(x) replace(x, x == 4, 10)))
#   name var1 var2
# 1    a    1    3
# 2    a    2    3
# 3    a    3    3
# 4    b   10   10
# 5    b    5   10
# 6    b    6   10
# 7    c    7    5
# 8    c    8    5
# 9    c    9    5