根据 if 语句编辑两个不同对象的适当方法是什么？

Question

我只想在第二列满足条件时编辑 df 的列，并且还要跟踪条件何时为假。这样做的适当方法是什么？

我尝试过使用ifelse()，但始终执行真假代码。另外，这似乎是错误的方法，因为我不想要ifelse 向量输出。 （这里我只想评估每个ID的第一行）。

df <- data.frame(id = rep(c(1,2,3), each = 2), value = rep(c(4,7,-8), 
each = 2), new_val = rep(0, each=6))

neg_val <- vector()

ifelse(df[!duplicated(df$id), "value"] > 0,
    df[!duplicated(df$id), "new_val"] <- df[!duplicated(df$id),"value"], 
    neg_val <- append(neg_val, df[!duplicated(df$id), "id"]))

[1] 4 7 3
> neg_val
[1] 1 2 3

ifelse 的输出与我预期的一样，是正值或负值的 ID。但是df 会针对所有值进行更新，而不仅仅是当value > 0 和neg_val 包含所有ID 而我只想要values =< 0 的ID 时。期望的输出：

> df
  id value new_val
1  1     4       4
2  1     4       0
3  2     7       7
4  2     7       0
5  3    -8       0
6  3    -8       0
> neg_val
[1] 3

Answer 1

这个呢？这就是你要找的吗？

df[!duplicated(df$id), "new_val"]<-ifelse(df[!duplicated(df$id), "value"] > 0,
       df[!duplicated(df$id), "new_val"] <- df[!duplicated(df$id),"value"], 
       df[!duplicated(df$id), "new_val"] <- df[!duplicated(df$id),"id"])
neg_val<-ifelse(df[!duplicated(df$id), "value"] > 0,
       NA,df[!duplicated(df$id),"id"])
neg_val<-na.omit(neg_val)