如何用NAs替换data.frame中不等于随机选择值的列中的值？

我从

df data.frame

中的变量

a

中随机选择了30个值

set.seed(123) 
date <- as.Date(seq(as.Date("2003-01-01"), as.Date("2003-05-31"), by = 1), format="%Y-%m-%d") 
a    <- runif(151, 0.005, 2.3) 
df   <- data.frame(date, a) 
#select 30 random samples
rans <-sample(length(df$a), 30)

但是我想用

NAs

替换

df$a

中不等于

rans

的所有值，所以我尝试了以下方法，但没有成功

df[,2][!rans] <- NA            #didn't work           
df[,2][!rans %in% df] <- NA    #replaced all values in df$a with NAs

df[，2][！rans]你可以试试

df[-rans,2] <- NA

df[-rans，2]使用负索引可能不是更好，而是使用
setdiff
。我们通过使用
setdiff
，获得那些在“rans”中找不到的行序列的行索引，然后将对应于这些行的第二列值指定为NA

df[setdiff(seq_len(nrow(df)), rans),2] <- NA

df[!(seq_len(nrow(df)) %in% rans), 2] <- NA

如果我们使用
data.table
，我们将'data.frame'转换为'data.table'（
setDT（df）
），并将不满足条件的行的'a'分配给'NA'


为什么OP的代码不起作用？

第一选项

df[,2][!rans] <- NA

df[,2][!rans %in% df] <- NA  

给出所有
FALSE
值。
求反运算符（
！
）将
向量/列中的“0”值转换为TRUE，将所有其他值转换为FALSE。由于“rans”没有任何0值，因此它们都被转换为FALSE。因此，通过基于逻辑索引all FALSE赋值，不会将第2列中的任何对应值替换为NA

第二选项

df[,2][!rans] <- NA

df[,2][!rans %in% df] <- NA  

通过对上述元素求反，所有元素现在都为真，因此它将第2列中的所有值都子集，通过将这些元素赋给NA，我们得到一个包含完整NA值的列

@阿克伦。。。为什么你不喜欢使用负数？听起来做
setdiff（seq_len（nrow（df）），rans）比只做
-rans
@CarlosAlberto需要更多的时间。在这种情况下，它可能与负索引一起工作。但是，总的来说，可能存在一些问题。例如，考虑两个没有任何匹配的向量，我们尝试做否定索引，而预期输出是不同的。i、 e.
v1@akrun谢谢你的回复，但我不以你为例。如果
v2
是索引，
v1
没有那么多的元素，因此
v1[-v2]
与
v1
相同。另一方面，如果
v1
是索引，
v2[-v1]
将给出
整数（0）
。这里的要点是，两个向量并不表示相同（一个是值，另一个是位置）。通常，我更喜欢使用向量的值进行过滤（因此
v1
和
v2
将引用与
v1[which（v1%In%v2）]
或
v1[！which（v1%In%v2）]
但是如果你已经有了这些头寸，那么使用它们似乎更快更容易。@CarlosAlberto我只是举一个负指数不起作用的例子。你可以随意使用。
df[,2][!rans %in% df] <- NA  

rans %in% df
#[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
#[23] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE