用R中的另一个值替换数据框多列中出现的数字

Question

ETA： 顺便说一下，下面的重点是不必遍历我的整个列向量集，以防万一这是一个建议的解决方案（只做已知的一次工作一次）。

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有很多用其他值替换 R 中数据框的 single 向量中的值的示例。

• Replace a value in a data frame based on a conditional (if) statement in R
• replace numbers in data frame column in r [duplicate]

以及如何将NA 的所有值替换为其他值：

• How to replace all values in a data.frame with another ( not 0) value

我正在寻找的是类似于最后一个问题，但基本上是试图用另一个值替换一个值。对于多列满足条件的情况，或者只是尝试对多列执行前两个问题中的操作，我无法生成映射到实际数据框的逻辑值数据框。

一个例子：

data <- data.frame(name = rep(letters[1:3], each = 3), var1 = rep(1:9), var2 = rep(3:5, each = 3))

data
  name var1 var2
1    a    1    3
2    a    2    3
3    a    3    3
4    b    4    4
5    b    5    4
6    b    6    4
7    c    7    5
8    c    8    5
9    c    9    5

假设我希望var1 和var2 中4 的所有值都为10。

我确定这是基本的，我只是没有正确考虑它。我一直在尝试这样的事情：

data[data[, 2:3] == 4, ]

这不起作用，但如果我对data[, 2] 而不是data[, 2:3] 做同样的事情，一切正常。似乎逻辑测试（如is.na()）适用于多行/多列，但数值比较效果不佳？

感谢您的任何建议！

Answer 1

您想在整个数据框中搜索与您尝试替换的值匹配的任何值。与您可以运行逻辑测试的方式相同，例如将所有缺失值替换为 10..

data[ is.na( data ) ] <- 10

你也可以用 10 替换所有的 4。

data[ data == 4 ] <- 10

至少我认为这就是你所追求的？

假设你想忽略第一行（因为都是字母）

# identify which columns contain the values you might want to replace
data[ , 2:3 ]

# subset it with extended bracketing..
data[ , 2:3 ][ data[ , 2:3 ] == 4 ]
# ..those were the values you're going to replace

# now overwrite 'em with tens
data[ , 2:3 ][ data[ , 2:3 ] == 4 ] <- 10

# look at the final data
data

Answer 2

基本上data[, 2:3]==4 为您提供data[,2:3] 的索引，而不是data：

R > data[, 2:3] ==4
       var1  var2
 [1,] FALSE FALSE
 [2,] FALSE FALSE
 [3,] FALSE FALSE
 [4,]  TRUE  TRUE
 [5,] FALSE  TRUE
 [6,] FALSE  TRUE
 [7,] FALSE FALSE
 [8,] FALSE FALSE
 [9,] FALSE FALSE

所以你可以试试这个：

R > data[,2:3][data[, 2:3] ==4]
[1] 4 4 4 4

Answer 3

只是为了延续

    data[,2:3][ data[,2:3] == 4 ] <- 10

但是看起来很难看，所以分两步做比较好。

Answer 4

只是为了提供不同的答案，我想我会写一个向量数学方法：

您可以使用矢量化的“ifelse”语句创建一个转换矩阵（这里实际上是一个数据框，但工作原理相同），并将转换矩阵与您的原始数据相乘，如下所示：

df.Rep <- function(.data_Frame, .search_Columns, .search_Value, .sub_Value){
   .data_Frame[, .search_Columns] <- ifelse(.data_Frame[, .search_Columns]==.search_Value,.sub_Value/.search_Value,1) * .data_Frame[, .search_Columns]
    return(.data_Frame)
}

要将第 2 到第 3 列的数据框“数据”中的所有值 4 替换为 10，您可以使用如下函数：

# Either of these will work.  I'm just showing options.
df.Rep(data, 2:3, 4, 10)
df.Rep(data, c("var1","var2"), 4, 10)

#   name var1 var2
# 1    a    1    3
# 2    a    2    3
# 3    a    3    3
# 4    b   10   10
# 5    b    5   10
# 6    b    6   10
# 7    c    7    5
# 8    c    8    5
# 9    c    9    5