R 具有唯一数据的重复ID

我有一个如下所示的数据集：

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我有两个唯一的城镇（Aurangabad和Munger）具有相同的ID。如何将Munger的ID号更改为193。

通过比较您要查找的城镇名称来选择行。按名称选择列。将新值指定给选定的单元格

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df[df$Town.name==“芒格镇”，“ID”]简的答案比我的要优雅得多。但是，我的方法仍然可以完成工作：

在未来，最好能为我们提供数据，请这样做。我重新创建了三行或您的数据来显示一种方法

在R中创建数据

df <- data.frame(Town.ID = c( "192", "192", "171"), Town.Name = c("Town of Aurangabad", "Town of Munger", "Town of Ara"))


对于过滤后的数据集，只需将Town.ID列中的值192更改为193即可（注意：数据需要被视为.factor（）

，才能起作用

f_filter$Town.ID <- as.factor(df_filter$Town.ID)
levels(df_filter$Town.ID)[levels(df_filter$Town.ID)=="192"] <- "193"

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瞧，完成了

请阅读如何用R提问一个好问题。特别是，请通过编辑

dput（head（data））的输出包含一个可复制的示例

进入您的原始问题。这将有助于人们回答您的问题。谢谢。干得好。我一直在琢磨如何选择两个参数，在本例中是两列，以针对非常具体的数据并对其进行更改。因此，我在回答时做了一次彻底的失败。但您教会了我如何在e未来。谢谢

f_filter$Town.ID <- as.factor(df_filter$Town.ID)
levels(df_filter$Town.ID)[levels(df_filter$Town.ID)=="192"] <- "193"

df$Town.Name <- as.factor(df$Town.Name)
levels(df$Town.Name)[levels(df$Town.Name)=="Town of Munger"] <- NA

# Remove NAs
new_df <- df[(!is.na(df$Town.Name)),]

library(gtools)
Final_df <- smartbind(new_df,df_filter)