通过将data.frame的列名称传递给apply（）或plyr函数来替换所选列中的值 [英] Replace values in selected columns by passing column name of data.frame into apply() or plyr function

问题描述

假设我有一个date.frame，如：

Suppose I have a date.frame like:

df <- data.frame(a=1:5, b=sample(1:5, 5, replace=TRUE), c=5:1)
df
  a b c
1 1 4 5
2 2 3 4
3 3 5 3
4 4 2 2
5 5 1 1

我需要将 5 中的所有替换为 b & c 然后返回到 df ：

and I need to replace all the 5 as NA in column b & c then return to df:

df
  a b  c
1 1 4  NA
2 2 3  4
3 3 NA 3
4 4 2  2
5 5 1  1

但是我想做一个通用的 apply（）函数，而不是使用 replace（），因为实际上需要在实际数据中替换许多变量。假设我已经定义了一个变量列表：

But I want to do a generic apply() function instead of using replace() each by each because there are actually many variables need to be replaced in the real data. Suppose I've defined a variable list:

var <- c("b", "c")

，并提出如下：

df <- within(df, sapply(var, function(x) x <- replace(x, x==5, NA)))

但没有任何反应。我正在想，如果有一种方法来处理与上述类似的事情，通过将列名称的变量列表从data.frame传递到通用的 apply / plyr 功能（或者其他一些完全不同的方式）。谢谢〜

but nothing happens. I was thinking if there is a way to work this out with something similar to the above by passing a variable list of column names from a data.frame into a generic apply / plyr function (or maybe some other completely different ways). Thanks~

推荐答案

df <- data.frame(a=1:5, b=sample(1:5, 5, replace=TRUE), c=5:1)
df
var <- c("b","c")
df[,var] <- sapply(df[,var],function(x) ifelse(x==5,NA,x))
df

我发现ifelse符号在这里更容易理解，但大多数Rers可能会使用索引代替。

I find the ifelse notation easier to understand here, but most Rers would probably use indexing instead.

这篇关于通过将data.frame的列名称传递给apply（）或plyr函数来替换所选列中的值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！