根据dplyr分组修改列值。

huangapple
go评论98阅读模式
英文:

Modify column values based on group dplyr

问题

我想要修改当ID=3，var1=c和var2=0时的var3，使其增加+5。

期望输出：

  1.    ID var1 var2 var3
  2. 1   1    a    1   21
  3. 2   2    b    1   50
  4. 3   3    c    1   40
  5. 4   3    c    0   35
  6. 5   4    d    1   29
  7. 6   5    e    1   45
  8. 7   5    f    0   33
  9. 8   7    g    0   51
  10. 9   7    h    1   70
  11. 10  8    h    0   46
英文:

I have a dataframe:

  1. df <- data.frame(ID = c(1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 7, 7, 8),
  2.                  var1 = c('a', 'b', 'c', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'h'),
  3.                  var2 = c(1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0),
  4.                  var3 = c(21, 50, 40, 30, 29, 45, 33, 51, 70, 46))

I want to modify var3 when ID=3, var1=c and var2 is 0, so that the value increases by +5

Input:

  1.    ID var1 var2 var3
  2. 1   1    a    1   21
  3. 2   2    b    1   50
  4. 3   3    c    1   40
  5. 4   3    c    0   30
  6. 5   4    d    1   29
  7. 6   5    e    1   45
  8. 7   5    f    0   33
  9. 8   7    g    0   51
  10. 9   7    h    1   70
  11. 10  8    h    0   46

Desired output:

  1.    ID var1 var2 var3
  2. 1   1    a    1   21
  3. 2   2    b    1   50
  4. 3   3    c    1   40
  5. 4   3    c    0   35
  6. 5   4    d    1   29
  7. 6   5    e    1   45
  8. 7   5    f    0   33
  9. 8   7    g    0   51
  10. 9   7    h    1   70
  11. 10  8    h    0   46

答案1

得分: 2

你可以使用 case_when 来设置多个条件，根据条件来将列中的值增加5或保持原始值，示例如下：

  1. library(dplyr)
  2. df %>%
  3.   mutate(var3 = case_when(ID == 3 & var1 == "c" & var2 == 0 ~ var3 + 5,
  4.                           TRUE ~ var3))
  5. #>    ID var1 var2 var3
  6. #> 1   1    a    1   21
  7. #> 2   2    b    1   50
  8. #> 3   3    c    1   40
  9. #> 4   3    c    0   35
  10. #> 5   4    d    1   29
  11. #> 6   5    e    1   45
  12. #> 7   5    f    0   33
  13. #> 8   7    g    0   51
  14. #> 9   7    h    1   70
  15. #> 10  8    h    0   46

创建于2023-02-13，使用 reprex v2.0.2

英文:

You could use case_when to set multiple conditions and add 5 to the column or keep the same value like this:

  1. library(dplyr)
  2. df %>%
  3.   mutate(var3 = case_when(ID == 3 & var1 == "c" & var2 == 0 ~ var3 + 5,
  4.                           TRUE ~ var3))
  5. #>    ID var1 var2 var3
  6. #> 1   1    a    1   21
  7. #> 2   2    b    1   50
  8. #> 3   3    c    1   40
  9. #> 4   3    c    0   35
  10. #> 5   4    d    1   29
  11. #> 6   5    e    1   45
  12. #> 7   5    f    0   33
  13. #> 8   7    g    0   51
  14. #> 9   7    h    1   70
  15. #> 10  8    h    0   46

<sup>Created on 2023-02-13 with reprex v2.0.2</sup>

答案2

得分: 1

在base R中，我们创建一个逻辑表达式并更新：

  1. i1 <- with(df, ID == 3 & var1 == "c" & var2 == 0)
  2. df$var3[i1] <- df$var3[i1] + 5

输出：

  1. > df
  2.    ID var1 var2 var3
  3. 1   1    a    1   21
  4. 2   2    b    1   50
  5. 3   3    c    1   40
  6. 4   3    c    0   35
  7. 5   4    d    1   29
  8. 6   5    e    1   45
  9. 7   5    f    0   33
  10. 8   7    g    0   51
  11. 9   7    h    1   70
  12. 10  8    h    0   46
英文:

In base R, we create a logical expression and update

  1. i1 &lt;- with(df, ID ==3  &amp; var1 == &quot;c&quot; &amp; var2 == 0 )
  2. df$var3[i1] &lt;- df$var3[i1] + 5

-output

  1. &gt; df
  2.    ID var1 var2 var3
  3. 1   1    a    1   21
  4. 2   2    b    1   50
  5. 3   3    c    1   40
  6. 4   3    c    0   35
  7. 5   4    d    1   29
  8. 6   5    e    1   45
  9. 7   5    f    0   33
  10. 8   7    g    0   51
  11. 9   7    h    1   70
  12. 10  8    h    0   46

答案3

得分: 0

使用data.table和ifelse的替代方法如下：

  1. library(data.table)
  3. setDT(df)
  5. df[, var3 := ifelse(ID == 3 & var1 == "c" & var2 == 0, var3 + 5, var3)]
  7. df
  8.     ID var1 var2 var3
  9.  1:  1    a    1   21
  10.  2:  2    b    1   50
  11.  3:  3    c    1   40
  12.  4:  3    c    0   35
  13.  5:  4    d    1   29
  14.  6:  5    e    1   45
  15.  7:  5    f    0   33
  16.  8:  7    g    0   51
  17.  9:  7    h    1   70
  18. 10:  8    h    0   46

这是使用data.table和ifelse函数进行条件操作的示例。

英文:

Alternatively, using data.table and ifelse

  1. library(data.table)
  3. setDT(df)
  5. df[, var3 := ifelse(ID == 3 &amp; var1==&quot;c&quot; &amp; var2 == 0, var3 + 5, var3), ]
  7. df
  8.     ID var1 var2 var3
  9.  1:  1    a    1   21
  10.  2:  2    b    1   50
  11.  3:  3    c    1   40
  12.  4:  3    c    0   35
  13.  5:  4    d    1   29
  14.  6:  5    e    1   45
  15.  7:  5    f    0   33
  16.  8:  7    g    0   51
  17.  9:  7    h    1   70
  18. 10:  8    h    0   46

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年2月14日 01:43:07
  • 转载请务必保留本文链接：https://go.coder-hub.com/75439445.html
  • dplyr
  • r
匿名

发表评论

匿名网友

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

确定