以10%的概率测试逻辑和if FALSE是否更改为TRUE

我试图计算data.frame中的单个（逻辑）列，如果有FALSE，则将其转换为TRUE，但概率为10%。我想我需要的功能是

as.logical(rbinom(1, 1, 0.1))

我试图使用lappy将其应用于列，但我无法获得正确的布尔语法。例如，使用以下df

df <- data.frame (NM =c("N1", "N2", "N3", NA),
                  D1 = c(TRUE,FALSE,TRUE,NA),
                  D2 = c(100L,130L,140L,NA),
                  D3 = c(0.5, 1, 0, NA),
                  D4 = c(20, 24, 28, NA),
                  D5 = c(FALSE, FALSE, FALSE, NA)
                  )

---

但它对我来说并不正常。

这里有一个解决方案。首先，我们得到

D1

中与

FALSE

对应的所有行号

(index <- which(!is.na(df$D1) & !df$D1))
## [1] 2

顺便说一句，代码是矢量化的：我们一次将此过程应用于所有

FALSE

s。这可以通过以下内容来说明：

x <- c(TRUE, rep(FALSE, 20), NA) # an exemplary vector
(index <- which(!is.na(x) & !x))
##  [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
x[index] <- sample(c(TRUE, FALSE), length(index),
                   replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.9))
x
## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [18] FALSE  TRUE FALSE FALSE    NA

---

x这里有一个解决方案。首先，我们得到
D1
中与
FALSE
对应的所有行号

(index <- which(!is.na(df$D1) & !df$D1))
## [1] 2

顺便说一句，代码是矢量化的：我们一次将此过程应用于所有
FALSE
s。这可以通过以下内容来说明：

x <- c(TRUE, rep(FALSE, 20), NA) # an exemplary vector
(index <- which(!is.na(x) & !x))
##  [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
x[index] <- sample(c(TRUE, FALSE), length(index),
                   replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.9))
x
## [1]  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [18] FALSE  TRUE FALSE FALSE    NA

x