如何用同一数据框中的其他列替换多列的值？答案

【问题标题】：How to replace values of multiple columns with other columns within the same dataframe?如何用同一数据框中的其他列替换多列的值？
【发布时间】：2023-01-24 19:05:49
【问题描述】：

我想从其他列更新多列的值。

test <- data.frame(old1 = c(NA,NA,NA),
                   old2 = c(NA,NA,NA),
                   old3 = c(NA,NA,NA),
                 upd1 = c('1','2','3'),
                 upd2 = c('a','b','c'),
                 upd3 = c('I','II','III')
                 )

我想用upd1、old2和upd2等值更新列old1。一种方法是一个一个地做，例如在mutate(...)中为每一列使用ifelse。但这并不理想，因为列数超过 100。我想要这样的东西：

test %>% 
  mutate(across(.cols = c(1:3),  ~replace(., is.na(.), c(upd1)) #this is wrong though.
                )
         )

这会使用列 upd1 的值更新所有列，但它不能接受 replace 或 ifelse 函数中的多个列。也许 for 循环可能有效，但我是新手，不具备循环方面的专业知识。

另一种方法是将数据帧一分为二，分别使用merge()和aggregate()函数。但它会更改某些列的类型并将日期列的值更改为其他格式。

请问有什么 tidyverse 解决方案吗？

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse

【解决方案1】：

使用 dplyr::cur_column 和 get 你可以这样做：

library(dplyr, warn=FALSE)

test %>%
  mutate(across(
    .cols = starts_with("old"),
    ~ coalesce(.x, get(gsub("^old", "upd", cur_column())))
  ))
#>   old1 old2 old3 upd1 upd2 upd3
#> 1    1    a    I    1    a    I
#> 2    2    b   II    2    b   II
#> 3    3    c  III    3    c  III

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用来自 dplyover 的 across2：

library(dplyover)
test %>% 
  mutate(across2(starts_with("old"), starts_with("upd"),
                 ~ ifelse(is.na(.x), .y, .x), 
                 .names = "{xcol}"))

  old1 old2 old3 upd1 upd2 upd3
1    1    a    I    1    a    I
2    2    b   II    2    b   II
3    3    c  III    3    c  III

【讨论】：