R 如果条件为NA，则将因子值替换为NA

我希望根据另一列替换因子变量中的值，同时不更改初始因子级别

例如：

x <- structure(list(Payee = structure(c(NA, 1L, 2L),
 .Label = c("0", "x"), class = "factor"), PayeeID_Hash = structure(c(NA, 1L,2L), 
.Label = c("0x31BCA02","0xB672841"), class = "factor")),
 row.names = c(NA,"tbl", "data.frame"))
> x
# A tibble: 3 x 2
  Payee PayeeID_Hash
  <fct> <fct>       
1 NA    NA          
2 0     0x31BCA02   
3 x     0xB672841  

我可以通过将因子转换为角色，然后再转换为因子：

x %>%
  mutate(PayeeID_Hash = as.character(PayeeID_Hash),
         PayeeID_Hash = ifelse(Payee == "0", NA_character_, PayeeID_Hash),
         PayeeID_Hash = as.factor(PayeeID_Hash))

---

是否有其他更干净的方法（即更直接的方法）来实现这一点？

我们可以使用

替换
并避免第2步和第4步。它将保持
factor
列的原样，并且不会像
ifelse
那样强制
factor
为
整数
（除非转换为
字符
类）

library(dplyr)
x %>%
   mutate(PayeeID_Hash = droplevels(replace(PayeeID_Hash, Payee == "0", NA)))
# A tibble: 3 x 2
#  Payee PayeeID_Hash
#  <fct> <fct>       
#1 <NA>  <NA>        
#2 0     <NA>        
#3 x     0xB672841   

库（dplyr）
x%>%
mutate（payeid_Hash=droplevels（替换（payeid_Hash，Payee==“0”，NA）））
#一个tibble:3x2
#收款人收款人
#          
#1           
#2 0             
#3 x 0xB672841

library(dplyr)
x %>%
   mutate(PayeeID_Hash = droplevels(replace(PayeeID_Hash, Payee == "0", NA)))
# A tibble: 3 x 2
#  Payee PayeeID_Hash
#  <fct> <fct>       
#1 <NA>  <NA>        
#2 0     <NA>        
#3 x     0xB672841