原位替换数据框中列中的值

Question

我想替换数据框中某些列的值。我可以做一次，但是一旦我尝试构建一个函数它就会停止工作。我还想在所有列的子集上重复该功能，我也不知道该怎么做。

这是一个例子：

library(tidyverse)

Kid = c('Alfie', 'Brenda', 'Charlie', 'Dalma')
Likes_pie = c('Yes', 'Yes', 'No', NA)
Likes_sunshine = c(NA, 'Yes', 'Yes', 'No')
Likes_friendship = c('Yes', NA, 'Yes', 'No')
my.d = cbind(Kid, Likes_pie, Likes_sunshine) %>% as_tibble()

我想在Likes_pie和Likes_sunshine中将“是”换成“T”而将“否”换成“F”。但我想指定这两列，并省略Likes_friendship。我想保留NA-s。 “是”和“否”之外没有任何值。

可以用一列：

my.d = my.d %>% 
  mutate(
    Likes_pie = case_when(
      Likes_pie == 'Yes' ~ 'T',
      Likes_pie == 'No' ~ 'F'
    )
  )

但是这在函数中不起作用：

valConverter = function(d, var.value){
  d = d %>% 
    mutate(
      var.value = case_when(
        var.value == 'Yes' ~ 'T',
        var.value == 'No' ~ 'F'
      )
    )
return(d)
}

my.d = valConverter(my.d, Likes_sunshine)
my.d$Likes_pie
my.d$Likes_sunshine # :E

假设确实如此，我将如何替换每列的列值？是不是像mutate_if(d, c('Likes_pie', 'Likes_sunshine'), function(x) nomConverter(x))那样去了？

Answer 1

使用lapply和ifelse的解决方案。我假设Likes_friendship是列之一（否则，为什么要创建此向量？），但是列是否在数据框中并不会影响此解决方案的有效性。

顺便说一句，T和F是R中的保留字，分别表示逻辑值TRUE和FALSE。角色"T"和"F"可能会使其他人感到困惑。

# Store the column name you want to change
cols <- c("Likes_pie", "Likes_sunshine")

my.d[cols] <- lapply(my.d[cols], function(x) ifelse(x == "Yes", "T", "F"))
my.d
# # A tibble: 4 x 4
#   Kid     Likes_pie Likes_sunshine Likes_friendship
#   <chr>   <chr>     <chr>          <chr>           
# 1 Alfie   T         NA             Yes             
# 2 Brenda  T         T              NA              
# 3 Charlie F         T              Yes             
# 4 Dalma   NA        F              No     

数据

library(tidyverse)

Kid = c('Alfie', 'Brenda', 'Charlie', 'Dalma')
Likes_pie = c('Yes', 'Yes', 'No', NA)
Likes_sunshine = c(NA, 'Yes', 'Yes', 'No')
Likes_friendship = c('Yes', NA, 'Yes', 'No')
my.d = cbind(Kid, Likes_pie, Likes_sunshine, Likes_friendship) %>% as_tibble()

Answer 2

难道你不能只使用mutate_all？

my.d %>%
    mutate_all(~case_when(
        .x == "Yes" ~ "T",
        .x == "No" ~ "F",
        TRUE ~ .x))
## A tibble: 4 x 3
#  Kid     Likes_pie Likes_sunshine
#  <chr>   <chr>     <chr>
#1 Alfie   T         NA
#2 Brenda  T         T
#3 Charlie F         T
#4 Dalma   NA        F

或者对于特定列使用mutate_at

cols <- c("Likes_pie", "Likes_sunshine")
my.d %>%
    mutate_at(vars(cols), ~case_when(
        .x == "Yes" ~ "T",
        .x == "No" ~ "F",
        TRUE ~ .x))

给出相同的结果。

Answer 3

您可以使用mutate_at()在一次点击中执行此操作，ifelse也可以执行您想要的操作：

(my.d <- tibble(Kid, Likes_pie, Likes_sunshine, Likes_friendship) %>%
  mutate_at(c("Likes_pie", "Likes_sunshine"), list(~ifelse(. == "Yes", T, F))))

# A tibble: 4 x 4
  Kid     Likes_pie Likes_sunshine Likes_friendship
  <chr>   <lgl>     <lgl>          <chr>           
1 Alfie   TRUE      NA             Yes             
2 Brenda  TRUE      TRUE           NA              
3 Charlie FALSE     TRUE           Yes             
4 Dalma   NA        FALSE          No 

Answer 4

如果打算转换为逻辑列，只需执行==

library(dplyr)
my.d %>% 
   mutate_at(vars(cols),  list(~ . == "Yes"))

哪里

cols <- c("Likes_pie", "Likes_sunshine")