在数据帧内查找单元格并替换其值而无需循环R [英] Look for cell within a data frame and replace its value without loops R

问题描述

使用此df：

  DF = data.frame(m=rep(1:2,2), y=rep(1998:1999,each=2), A=c(2:5), B=c(4,NA,6,7))

> DF
  m    y A  B
1 1 1998 2  4
2 2 1998 3 NA
3 1 1999 4  6
4 2 1999 5  7

如何使用以下值作为坐标替换单个单元格：

How could I replace a single cell using as coordinates this values:

m = 2 ; y = 1999 ; col = 'A' ; val = 72

在这些值之后，我想用72代替5。

Following those values I want to replace 5 with 72.

编辑。
通过测试所有答案，我意识到我的问题非常基础，并不代表我问题。我尝试在没有for循环的情况下执行此操作，但失败了，最终使用了它。

Edit. As testing all the answers I realized my question is very basic and don't represent my problem. I tried to do it without for loops but failed and eventually used it.

因此，我想替换 DF 数据帧，但使用其他数据帧：

So, I want to replace values within the DF data frame but using this other data frame:

repl = data.frame(m=c(2,1), y=c(1999,1998), col=c('A','B'), val=c(72,100))
> repl
  m    y col val
1 2 1999   A  72
2 1 1998   B 100

这意味着 repl 数据帧的每一行都是要替换在 DF 中的值。

This means that each row of the repl data frame is a value to replace in DF.

我一直在尝试使用Psidom答案 mutate（A = replace（A，m == 2&y == 1999，72）每行，但想知道是否可以不使用循环或不使用列名。

I've been trying to use Psidom answer mutate(A = replace(A, m == 2 & y == 1999, 72) for each row but wonder if can be done without loops or without using column names.

谢谢。

推荐答案

dplyr 的方式是 mutant + if_else ：

DF %>% mutate(A = if_else(m == 2 & y == 1999, 72L, A))

#  m    y  A  B
#1 1 1998  2  4
#2 2 1998  3 NA
#3 1 1999  4  6
#4 2 1999 72  7

---

或变异 + 替换：

DF %>% mutate(A = replace(A, m == 2 & y == 1999, 72))

#  m    y  A  B
#1 1 1998  2  4
#2 2 1998  3 NA
#3 1 1999  4  6
#4 2 1999 72  7

根据条件返回一个替换为预期值的新向量。

which depending on the condition, returns a new vector with intended values replaced.

更新如果需要同时进行许多更新，则可以：

Update if you need to do many updates at the same time, you can:

1）重塑 DF 要更新的列集中在一个列中；

1) reshape DF so the columns to be updated get gathered in a single column;

2）连接两个条件列 m 和 y 加上列标题列；

2) join on the two condition columns m and y plus the column headers column;

3）更新值；

4）重塑数据框back;

4) reshape the data frame back;

因此，与 tidyr 一起，您可以执行以下操作：

So together with tidyr, you can do:

library(dplyr); library(tidyr)

DF %>% 
    gather(col, vals, -m, -y) %>% 
    left_join(repl, by = c("m", "y", "col")) %>% 
    mutate(vals = coalesce(val, vals)) %>% 
    select(-val) %>% 
    spread(col, vals)

#  m    y  A   B
#1 1 1998  2 100
#2 1 1999  4   6
#3 2 1998  3  NA
#4 2 1999 72   7

这篇关于在数据帧内查找单元格并替换其值而无需循环R的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！