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如何使用条件语句在R中重新编码变量，同时保留NA值？

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如何使用条件语句在R中重新编码变量，同时保留NA值？,r,R,示例/合成数据： 假设我想重新编码，这样如果一行a下有1，那么B下的NA被重新编码为0。然而，如果一行在a下有0，那么午餐下的B仍然是NA。然而，“A”变量也有NA值，我不想影响B值 我一直在使用这样的代码：dat[dat$A==1，]$B一个使用data.table的选项 library(data.table) setDT(df)[A==1 & is.na(B), B:=0][] 如果要为A中的所有1将B设置为0 setDT(df)[A==1, B:=0][] 或者一个base R

示例/合成数据：

假设我想重新编码，这样如果一行a下有1，那么B下的NA被重新编码为0。然而，如果一行在a下有0，那么午餐下的B仍然是NA。然而，“A”变量也有NA值，我不想影响B值

我一直在使用这样的代码：
dat[dat$A==1，]$B一个使用
data.table的选项


library(data.table)
setDT(df)[A==1 & is.na(B), B:=0][]


如果要为A中的所有
1
将B设置为
0


setDT(df)[A==1, B:=0][]


或者一个
base R
方法


df$B[with(df, !!A & is.na(B))] <- 0



df$B[with（df，！！A&is.na（B））]在所示的示例中，没有
午餐
、
早餐
或
甜点
，假设
A，B，C，D
是列名。我现在饿了。也许
在（dat，B）中，您可以格式化您的问题并添加head（dat）的结果吗？太好了！哎呀，刚刚换了个例子。我不好让大家想到华夫饼和沙砾。@MCH你的代码应该改成
dat$B[dat$A==1]

setDT(df)[A==1, B:=0][]



df$B[with(df, !!A & is.na(B))] <- 0



df <- structure(list(A = c(1L, 0L, NA), B = c(NA, NA, 1L), C = c(0L, 
0L, 1L), D = c(1L, NA, 1L)), .Names = c("A", "B", "C", "D"), class =
"data.frame", row.names = c(NA, -3L))