R 使用一列中的数据将NAs分配给其他列

目标：根据另一列的值向列添加NAs。例如，如果我有一个包含五列（一个ID列和四个二进制变量：caseID、var1、var2、var3、nocasedata）的数据集，我如何计算“nocasedata”中的数据以确定TRUE（无数据）或FALSE（数据），然后删除该列并分配NA（如果为TRUE）或不执行任何操作（如果为FALSE）对于其他三个变量，该案例的整行。（首选tidyverse工具，但不是必需的。）

可复制示例：

df <- data.frame(caseID = c(1:5),
                var1 = c(1, 0, 0, 1, 1),
                 var2 = c(0, 0, 1, 1, 0),
                 var3 = c(0, 0, 0, 1, 1),
                nocasedata = c(0, 1, 0, 0, 0))

df

desired_df <- data.frame(caseID = c(1:5),
                 var1 = c(1, NA, 0, 1, 1),
                 var2 = c(0, NA, 1, 1, 0),
                 var3 = c(0, NA, 0, 1, 1))

desired_df

---

df根据要求，这里是使用tidyverse工具的解决方案演示




库（tidyverse）
#>--附加包装------------------------------------------tidyverse 1.2.1--
#>v GG2.2.1 v purrr 0.2.4
#>v TIBLE 1.3.4 v dplyr 0.7.4
#>三分之三伏0.7.2伏纵梁1.2.0
#>v读取器1.1.1 v适用于猫0.2.0
#>--冲突---------------------------------------------tidyverse_冲突（）--
#>x dplyr:：filter（）屏蔽stats:：filter（）
#>x dplyr:：lag（）屏蔽stats:：lag（）
df caseID var1 var2 var3 nocasedata
#> 1      1    1    0    0          0
#> 2      2    0    0    0          1
#> 3      3    0    1    0          0
#> 4      4    1    1    1          0
#> 5      5    1    0    1          0
所需的_df=df%>%
在（.vars=vars（var1:var3）处突变，
.funs=funs（ifelse（nocasedata==1，NA，））%>%
选择（-nocasedata）
期望值
#>caseID var1 var2 var3
#> 1      1    1    0    0
#>2娜娜娜娜
#> 3      3    0    1    0
#> 4      4    1    1    1
#> 5      5    1    0    1
Try
df[[df$nocasedata==1,2:4]