如何使用 if else 更改 R 中数据框中某些行和列的值？

Question

我有一个包含 200 行和 150 列的数据框。在这些列中，我希望更改大约 50 行和 100 列的 NA。

下面是我的数据框的（一小部分）示例：

    >df
       Bird  Mammal  Type
    1    NA    1     A
    2    1     0     B
    3    1     0     A
    4    0     NA    A
    5    NA    1     A
    6    0     0     B
    7    0     0     A
    8    NA    NA    A 
    9    1     1     B
    10   1     1     A

我想要的是仅将类型 "A" 的所有 NA 更改为 0，而不是类型 "B"。对于类型 "B"，我希望一切都保持不变。

我已经尝试使用各种 ifelse 选项来做到这一点，但我认为我仍然没有把握。以下是我尝试过的一些方法：

a) 仅将列子集化为列表：

    try <- c(1,2)

    for(i in 1:length(try)){
    df[,try[i]] <- ifelse(df[,is.na(try[i])],0,df[,try[i]])
    }

b) 对行和列进行子集化（这给了我一个数据框，当然 ifelse 没有运行）

Answer 1

您可以结合使用 lapply 和 ifelse。假设您有一个索引向量或列名称，其中 NA 存储为 cols，您可以执行以下操作：

df[ ,cols] <- as.data.frame(lapply(cols, 
              FUN = function(x) ifelse(df$Type == "A" & is.na(df[,x]), 0, df[, x])))

Answer 2

这是一款非常简单的衬垫，可以满足您的需求。无需循环或应用。

df[is.na(df) & df$Type=='A'] <- 0

Answer 3

这是一个使用 data.table 中的 set 的选项。我们正在考虑除 'Type' 列之外的所有其他列。 set 选项很快。此外，这是在不转换为逻辑矩阵的情况下更改列中的值。

library(data.table)
setDT(df)
nm1 <- setdiff(names(df), 'Type')
for(j in nm1){
  set(df, i= which(is.na(df[[j]]) & df$Type=='A'), j=j, value=0)
}

如何使用 if else 更改 R 中数据框中某些行和列的值？

How can I use if else to change values in some rows and columns in my data frame in R?

if-statement

r

subset