数据集操作，替换答案

【问题标题】：Dataset manipulation, substitution [closed]数据集操作，替换
【发布时间】：2013-05-06 22:59:50
【问题描述】：

我有以下数据集：

    V1  V2  V3  V4  V5 V6  V7  V8 V9 V10
   1:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
   2:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
   3:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
   4:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
   5:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
  ---                                      
3180:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
3181:  NA  NA 185  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
3182: 151 162 162 157 150 NA 162 162 NA  NA
3183:  NA  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA
3184: 153  NA  NA  NA  NA NA  NA  NA NA  NA

我正在尝试将所有 174 替换为 1，然后将其他所有内容都设置为 0。这是我的代码：

sibling=data.table(cbind((data[,'b16aa']),(data[,'b16ba']),(data[,'b16ca']),(data[,'b16da']),(data[,'b16ea']),    (data[,'b16fa']),(data[,'b16ga']),(data[,'b16ha']),(data[,'b16ia']),(data[,'b16ja'])))
sibling[sibling == 174] <-1

但是输出是：

 > sib1
[1] 1

这显然是错误的，我不确定如何将其他所有值设置为 0。

【问题讨论】：

您没有提供了可重现的示例。 data 是什么？您的“数据集”没有名为“b16aa”或类似名称的列。如果您使用data.table 并且data 是data.table，那么您不应该像现在这样创建兄弟姐妹。您的方法缺少很多东西，并且可能存在问题。
见stackoverflow.com/questions/16408642/…

标签： r data.table

【解决方案1】：

如果DF 是您的数据框，那么试试这个：

DF[] <- as.numeric(DF == 174 & !is.na(DF))

或者这个可以分配给你想要的名字的非破坏性版本：

replace(DF, TRUE, as.numeric(DF == 174 & !is.na(DF)))

【讨论】：

我希望数据表中等于 174 的所有内容都为 1，其他所有内容都变为 0，即使是 NA。
现在也为NA 值添加了条件。