R 引用其他列的条件更新
我试图在R中对一些形状类似于下面给出的数据进行条件更新 规则是，其中类别Z的值==0，将其设置为同一类型中类别X的值 作为一名R新手，没有太多时间，我最终使用了一个循环，因为我不知道如何使用R 引用其他列的条件更新,r,vectorization,conditional-statements,R,Vectorization,Conditional Statements,我试图在R中对一些形状类似于下面给出的数据进行条件更新 规则是，其中类别Z的值==0，将其设置为同一类型中类别X的值 作为一名R新手，没有太多时间，我最终使用了一个循环，因为我不知道如何使用by（）更新值，但我希望有一个更明显的解决方案 Type Category Value A X 5 A Y 2 A Z 3 B X 6 B Y
by（）Type Category Value
A X 5
A Y 2
A Z 3
B X 6
B Y 2
B Z 0
C X 7
C Y 2
C Z 0
Type Category Value
A X 5
A Y 2
A Z 3 <- remains 3
B X 6
B Y 2
B Z 6 <- updated to 6
C X 7
C Y 2
C Z 7 <- updated to 7
类型类别值
A X 5
A Y 2
这里有一个使用dplyr
包的解决方案：
library(dplyr)
# Assume your data frame is called "dat"
dat = dat %>% group_by(Type) %>%
mutate(ValueNew = ifelse(Category=="Z" & Value==0, Value[Category=="X"], Value))
Type Category Value ValueNew
1 A X 5 5
2 A Y 2 2
3 A Z 3 3
4 B X 6 6
5 B Y 2 2
6 B Z 0 6
7 C X 7 7
8 C Y 2 2
9 C Z 0 7
以宽格式进行变异有时更直观：
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
spread(Category, Value) %>%
mutate( Z = ifelse( Z == 0, X, Z)) %>%
gather( Category, Value, -Type) %>%
arrange(Type, Category, Value)
# Type Category Value
# 1 A X 5
# 2 A Y 2
# 3 A Z 3
# 4 B X 6
# 5 B Y 2
# 6 B Z 6
# 7 C X 7
# 8 C Y 2
# 9 C Z 7
如果您可以使用宽幅格式，那么这只是pivot和“Z规则”：
另一个选项使用data.table
library(data.table)
setDT(dat)[, Value := Value + Value[Category == 'X'] *
(Category == 'Z' & Value == 0L), by = Type][]
# Type Category Value
#1: A X 5
#2: A Y 2
#3: A Z 3
#4: B X 6
#5: B Y 2
#6: B Z 6
#7: C X 7
#8: C Y 2
#9: C Z 7
df1 %>%
spread(Category, Value) %>%
mutate( Z = ifelse( Z == 0, X, Z))
# Type X Y Z
# 1 A 5 2 3
# 2 B 6 2 6
# 3 C 7 2 7
library(data.table)
setDT(dat)[, Value := Value + Value[Category == 'X'] *
(Category == 'Z' & Value == 0L), by = Type][]
# Type Category Value
#1: A X 5
#2: A Y 2
#3: A Z 3
#4: B X 6
#5: B Y 2
#6: B Z 6
#7: C X 7
#8: C Y 2
#9: C Z 7