如何使用 dplyr 有条件地按组更改列中的值？答案

【问题标题】：How to use dplyr to conditionally change values in a column by group?如何使用 dplyr 有条件地按组更改列中的值？
【发布时间】：2019-09-11 23:54:15
【问题描述】：

我有这样的数据：

g1 g2 var 
 1  a Yes 
 1  a No 
 1  a No 
 1  b Yes 
 1  b Yes 
 1  b Yes 
 2  a No 
 2  a No 
 2  a No

如果在每个 g1&g2 组中，var 中至少有一个 Yes，我想将 var 中的所有值更改为 Yes。我尝试使用 group_by 和 mutate、replace、ifelse 的组合但没有成功。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一种非 case_when if_else 方式，很有趣

df1 %>% 
group_by(g1,g2) %>% 
arrange (g1,g2,var) %>% 
mutate(var=last(var)) 

 # arranged alphabetically, var values may be changed to the last value by groups -- Yes in this case


         g1 g2    var  
      <int> <chr> <chr>
    1     1 a     Yes  
    2     1 a     Yes  
    3     1 a     Yes  
    4     1 b     Yes  
    5     1 b     Yes  
    6     1 b     Yes  
    7     2 a     No   
    8     2 a     No   
    9     2 a     No

【讨论】：

非常感谢大家！

【解决方案2】：

我们可以使用if/else 代替ifelse。按'g1'、'g2'、if'Yes'分组为%in%'var'，则返回“Yes”，否则返回'var'

library(dplyr)
df1 %>% 
   group_by(g1, g2) %>% 
   mutate(var = if("Yes" %in% var) "Yes" else var)
# A tibble: 9 x 3
# Groups:   g1, g2 [3]
#     g1 g2    var  
#  <int> <chr> <chr>
#1     1 a     Yes  
#2     1 a     Yes  
#3     1 a     Yes  
#4     1 b     Yes  
#5     1 b     Yes  
#6     1 b     Yes  
#7     2 a     No   
#8     2 a     No   
#9     2 a     No

或者case_when

df1 %>% 
   group_by(g1, g2) %>% 
   mutate(var = case_when("Yes" %in% var ~ "Yes", TRUE ~ var))

数据

df1 <- structure(list(g1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), g2 = c("a", 
 "a", "a", "b", "b", "b", "a", "a", "a"), var = c("Yes", "No", 
 "No", "Yes", "Yes", "Yes", "No", "No", "No")), class = "data.frame", 
  row.names = c(NA, -9L))

【讨论】：

【解决方案3】：

上述两个解决方案中的额外代码行，但使用ifelse 或if_else 创建一个新列，然后删除并重命名：

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(g1, g2) %>% 
  mutate(var2 = if_else("Yes" %in% var, "Yes", "No")) %>% 
  select(-var, var = var2)

结果：

     g1 g2    var  
  <dbl> <chr> <chr>
1     1 a     Yes  
2     1 a     Yes  
3     1 a     Yes  
4     1 b     Yes  
5     1 b     Yes  
6     1 b     Yes  
7     2 a     No   
8     2 a     No   
9     2 a     No   `

【讨论】：

【解决方案4】：

你也可以这样做：

df %>%
 group_by(g1, g2) %>%
 mutate(var = ifelse(any(var == "Yes"), "Yes", "No"))

     g1 g2    var  
  <int> <chr> <chr>
1     1 a     Yes  
2     1 a     Yes  
3     1 a     Yes  
4     1 b     Yes  
5     1 b     Yes  
6     1 b     Yes  
7     2 a     No   
8     2 a     No   
9     2 a     No

这里，如果“var”中的任何值（每个“g1”和“g2”）等于Yes，则返回Yes，否则返回No。

【讨论】：