如何使用dplyr在数据帧中交换TRUE和FALSE

我希望将

datatable

我知道

x%slice（c（1,4,5））%>%突变（？）

这里有一种方法-

mtcars %>% 
  select(selected) %>% 
  slice(c(1,4,5)) %>% 
  mutate(
    selected = !selected # or as.logical(1 - selected)
  )

这里有一条路-

mtcars %>% 
  select(selected) %>% 
  slice(c(1,4,5)) %>% 
  mutate(
    selected = !selected # or as.logical(1 - selected)
  )

如果您只想对这些行进行子集划分，那么@Shree的答案可能是正确的。如果要仅反转这些行，但保留所有行，请执行以下操作：

在

dplyr

中：

库（dplyr）
mtcars%>%
变异（所选=真）%>%
#答案的核心
变异（选定=如果其他（行号（）%c（1，4，5），！选定，选定））
#mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am齿轮carb已选择
#121.06160.01103.902.62016.46014假
#2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4正确
#3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 4 1正确
#4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1错误
#5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2错误
#6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1正确
#7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 3 4正确
#824.4146.762 3.693.19020.00 1 0 4 2正确
# ...

---

你说的是数据表，我想你指的是数据表，在这种情况下

库（data.table）
DT%
[，已选定：=ifelse（.I%in%c（1，3，4），！已选定，已选定）]
水头（DT，n=8）
#mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am齿轮carb已选择
#1:21.06160.01103.902.62016.4601144假
#2:21.06160.01103.902.87517.02014正确
#3:22.84108.0933.852.32018.61141false
#4:21.46258.01103.083.21519.441031假
#5:18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2正确
#6:18.1 6225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1正确
#7:14.38360.02453.213.57015.84034正确
#8:24.4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2正确

---

在Base R中，您可以这样做：

mtcars$selected如果您只想对这些行进行子集划分，那么@Shree的答案可能是正确的。如果要仅反转这些行，但保留所有行，请执行以下操作：

在
dplyr
中：

库（dplyr）
mtcars%>%
变异（所选=真）%>%
#答案的核心
变异（选定=如果其他（行号（）%c（1，4，5），！选定，选定））
#mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am齿轮carb已选择
#121.06160.01103.902.62016.46014假
#2 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4正确
#3 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 4 1正确
#4 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1错误
#5 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2错误
#6 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1正确
#7 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 3 4正确
#824.4146.762 3.693.19020.00 1 0 4 2正确
# ...


你说的是数据表，我想你指的是数据表，在这种情况下

库（data.table）
DT%
[，已选定：=ifelse（.I%in%c（1，3，4），！已选定，已选定）]
水头（DT，n=8）
#mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am齿轮carb已选择
#1:21.06160.01103.902.62016.4601144假
#2:21.06160.01103.902.87517.02014正确
#3:22.84108.0933.852.32018.61141false
#4:21.46258.01103.083.21519.441031假
#5:18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2正确
#6:18.1 6225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1正确
#7:14.38360.02453.213.57015.84034正确
#8:24.4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2正确


在Base R中，您可以这样做：

mtcars$选择了非常好的答案。我不打算这样做。答案一就是我要找的。顺便说一句，不需要第一次选择mutate（selected=TRUE），因为我还希望代码以相反的方向交换第一次
mutate（selected=TRUE）
只是设置代码，以模拟您在代码中启动的代码。我假设在您的生产代码中会有更多的内容，因此（正如您推断的那样）感兴趣的是使用
if\u else
进行变异。很高兴它（他们）成功了。对于这个选择代码来说并不是那么多，但对于我正在添加到我的R Shining应用程序中的一个新功能来说，这是一个很小的部分，到目前为止，它已经有数千行代码了。由于我喜欢dplyr方法的可读性，所以我尝试更频繁地使用dplyr方法。我不打算这样做。答案一就是我要找的。顺便说一句，不需要第一次选择mutate（selected=TRUE），因为我还希望代码以相反的方向交换第一次
mutate（selected=TRUE）
只是设置代码，以模拟您在代码中启动的代码。我假设在您的生产代码中会有更多的内容，因此（正如您推断的那样）感兴趣的是使用
if\u else
进行变异。很高兴它（他们）成功了。对于这个选择代码来说并不是那么多，但对于我正在添加到我的R Shining应用程序中的一个新功能来说，这是一个很小的部分，到目前为止，它已经有数千行代码了。由于我喜欢dplyr方法的可读性，所以我尝试更频繁地使用它