根据其他列的条件将数值替换为NA：

Question

我是data.table包的新手，请执行我的简单问题。 我有一个看起来像DT的数据集

DT <- data.table(a = sample(c("C","M","Y","K"),  100, rep=TRUE),
                   b = sample(c("A","S"),  100, rep=TRUE),
                   f = round(rnorm(n=100, mean=.90, sd=.08),digits = 2) ); DT

如果满足某个条件，我想用NA替换列f中的任何值。 例如，对于0.85 > f > 0.90我将具有以下条件：

DT$a == "C" & DT$b == "S" & DT$f < .85| DT$a == "C" & DT$b == "S" & DT$f >.90

我还想对a和b列中的每个分类变量有不同的条件。

Answer 1

使用您已声明的条件，但如果没有DT$将对满足条件的条目的data.table进行子集化，那么您可以使用j字段通过引用使用:=运算符将NA值分配给f 。 那是，

DT[a == "C" & b == "S" & f < .85 | a == "C" & b == "S" & f >.90, f := NA]
which(is.na(DT$f))
# [1]  3 16 31 89

编辑：在OP的评论和@Joshua的好建议之后：

`%between%` <- function(x, vals) { x >= vals[1] & x <= vals[2]}
`%nbetween%` <- Negate(`%between%`)
DT[a %in% c("C", "M", "Y", "K") & b == "S" & f %nbetween% c(0.85, 0.90), f := NA]

%nbetween%是的否定%between%将得到所需的结果（F <0.85和f> 0.90）。 还要注意使用%in%检查的多个值a

编辑2：在OP完全重写之后，我恐怕你无能为力，除了组b ==“A”，b ==“S”。

`%nbetween%` <- Negate(`%between%`)
DT[a == "M" & b %in% c("A", "S") & f %nbetween% c(.85, .90), f := NA]
DT[a == "Y" & b %in% c("A", "S") & f %nbetween% c(.95, .90), f := NA]
DT[a == "K" & b %in% c("A", "S") & f %nbetween% c(.95, 1.10), f := NA]