根据条件变异为 NA答案

【问题标题】：mutate to NA based on condition根据条件变异为 NA
【发布时间】：2021-01-02 21:16:32
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含两个日期列（date_a 和 date_b）和一个因子列 (c) df

现在我想用 NA 替换 date_a 中的所有值，如果 date_b 不是 NA（或者如果 c 不是 NA）。我已经尝试了过去几个小时，我得到的最接近的是这段代码：

df<- df %>% 
  mutate(date_a = case_when(
    is.na(c) == FALSE ~ NA
  ))

但这会将整个 date_a 列替换为 NA。

希望有人能帮帮我。

谢谢！

【问题讨论】：

您不应将数据添加为图像。我们无法从图像中复制数据。以更易于复制的可复制格式添加它们。阅读how to give a reproducible example。

标签： r date na dplyr

【解决方案1】：

这是带有is.na<- 的基本 R 单线。
测试数据集为Ian Campbell's answer中的数据集。

is.na(df$date_a) <- with(df, !(is.na(date_b) | is.na(c)))

df
#      date_a     date_b     c
#1 2012-10-11       <NA>  <NA>
#2       <NA> 2016-01-08 house
#3 2019-12-19       <NA>  <NA>
#4 2019-06-14       <NA>  <NA>
#5 2014-04-22       <NA>  <NA>
#6       <NA> 2017-08-03  boat
#7 2018-11-20       <NA>  <NA>
#8       <NA> 2017-06-16  boat
#9       <NA> 2016-03-17  boat

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用ifelse 来定义条件值。

ifelse 的第一个参数是条件。在这种情况下，我们希望!is.na(date_b)|!is.na(c) 指示其中一个是否不是NA。如果第一个参数的计算结果为TRUE，那么第二个参数就是我们想要的。在这种情况下，可以只返回 date_a 的值。如果参数 1 的计算结果为 FALSE，那么最后一个参数就是我们想要的，我们需要使用 NA_character，因为该列的其余部分是字符。

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(date_a = ifelse(!is.na(date_b)|!is.na(c),NA_character_,date_a))
      date_a     date_b     c
1 2012-10-11       <NA>  <NA>
2       <NA> 2016-01-08 house
3 2019-12-19       <NA>  <NA>
4 2019-06-14       <NA>  <NA>
5 2014-04-22       <NA>  <NA>
6       <NA> 2017-08-03  boat
7 2018-11-20       <NA>  <NA>
8       <NA> 2017-06-16  boat
9       <NA> 2016-03-17  boat

case_when也可以这样做，但只有一个条件时就不需要了：

df %>% 
   mutate(date_a = case_when(!is.na(date_b)|!is.na(c) ~ NA_character_,
          TRUE ~ date_a))

如果您的列属于不同的类别（正如 @akrun 在 cmets 中指出的那样），例如 Date，您可以尝试以下操作：

df %>% 
   mutate(date_a = case_when(!is.na(date_b)|!is.na(c) ~ as.Date(NA), TRUE ~ date_a))

样本数据：

df <- structure(list(date_a = c("2012-10-11", "2016-01-08", "2019-12-19", 
"2019-06-14", "2014-04-22", "2017-08-03", "2018-11-20", "2017-06-16", 
"2016-03-17"), date_b = c(NA, "2016-01-08", NA, NA, NA, "2017-08-03", 
NA, "2017-06-16", "2016-03-17"), c = c(NA, "house", NA, NA, NA, 
"boat", NA, "boat", "boat")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

【讨论】：

@akrun 好点，屏幕截图中是否有提示类型为日期？
谢谢各位，日期列确实属于 Date 类。所以我尝试了第三个选项，它工作得很好。谢谢大家！

【解决方案3】：

您还必须添加其他条件：

df %>% 
  mutate(date_a = case_when(
    is.na(c) ~ NA_character_,
    TRUE     ~ c
  ))

【讨论】：