在R中使用ifelse处理误分类数据

我不确定该如何构建这个框架，但我会举例说明。基本上，我有一个调查，我问参与者他们喝什么减肥饮料。但一些参与者错误地将水作为减肥饮料，从而使结果大打折扣。数据的结构方式参与者首先回答“减肥饮料的类型”（减肥饮料），然后回答“每天多少？”（减肥饮料），然后回答“每周多少天？”（减肥饮料）

我想做的是重新编码diet_Differences_amt和diet_Differences_days列中的数据，以读取NA，其中一名参与者为diet_Differences问题添加了“水”，而没有删除其他回答正确的参与者的数据。我知道ifelse，但我不知道如何在不删除正确数据的情况下重新编码错误

dataset <- data.frame(
  diet_drinks = c("Diet Coke", "Diet Sprite", "Water"),
  diet_drinks_amt = c(2,7,3),
  diet_drinks_days = c(3,6,7)
  )

dataset
ind
ind您可以尝试以下方法：

#Data
dataset <- data.frame(
  diet_drinks = c("Diet Coke", "Diet Sprite", "Water"),
  diet_drinks_amt = c(2,7,3),
  diet_drinks_days = c(3,6,7)
)
#Index to track water
index <- which(dataset$diet_drinks=='Water')
#Replace
dataset[index,-1]<-NA

  diet_drinks diet_drinks_amt diet_drinks_days
1   Diet Coke               2                3
2 Diet Sprite               7                6
3       Water              NA               NA

#数据
dataset您可以尝试以下方法：

#Data
dataset <- data.frame(
  diet_drinks = c("Diet Coke", "Diet Sprite", "Water"),
  diet_drinks_amt = c(2,7,3),
  diet_drinks_days = c(3,6,7)
)
#Index to track water
index <- which(dataset$diet_drinks=='Water')
#Replace
dataset[index,-1]<-NA

  diet_drinks diet_drinks_amt diet_drinks_days
1   Diet Coke               2                3
2 Diet Sprite               7                6
3       Water              NA               NA

#数据
数据集