当那是一行中唯一的值时，将0s转换为NAs。 使用R保留所有其他0

Question

我有一个数据框“动物”：

       ID A B C D
1    Bear 1 1 1 0
2   Tiger 0 0 0 0
3   Horse 1 0 1 0
4  Badger 0 0 0 1
5  Rabbit 1 1 0 1
6   Otter 0 0 0 0
7 Peacock 1 0 0 0

我想将仅包含零的行中的零转换为NA，但保留其他零。 我可以这样做，如下所示：

    animals$Result = rowSums(animals[2:ncol(animals)])

    df = data.frame()

    for(row in 1:nrow(animals)) {
      row = as.data.frame(animals[row,])
      if(row$Result == 0){
        row[2:5] = NA
      }
      df = rbind(df,row)
      print(row)}

df$Result = NULL

要获得此：

ID      A  B  C  D
Bear    1  1  1  0
Tiger   NA NA NA NA
Horse   1  0  1  0
Badger  0  0  0  1
Rabbit  1  1  0  1
Otter   NA NA NA NA
Peacock 1  0  0  0

但是，我觉得应该有一个更简单的方法来做到这一点。 在那儿？ 谢谢！

Answer 1

我们可以通过基于rowSums计算每行0的数目来创建逻辑向量，而无需循环。 基于该子集，不使用第一列的数据集将满足条件的行分配给NA

df1[!rowSums(df1[-1]!=0), -1] <- NA
df1
#       ID  A  B  C  D
#1    Bear  1  1  1  0
#2   Tiger NA NA NA NA
#3   Horse  1  0  1  0
#4  Badger  0  0  0  1
#5  Rabbit  1  1  0  1
#6   Otter NA NA NA NA
#7 Peacock  1  0  0  0

Answer 2

这是第二个基本R方法，该方法使用Reduce来找到要设置为NA的行，然后应用lapply遍历变量，而replace进行替换工作。

# find rows to set to NA
nas <- !Reduce("|", df[-1])
# run through relevant variables, setting desired elements to NA
df[-1] <- lapply(df[-1], replace, nas, NA)

这返回

df
       ID  A  B  C  D
1    Bear  1  1  1  0
2   Tiger NA NA NA NA
3   Horse  1  0  1  0
4  Badger  0  0  0  1
5  Rabbit  1  1  0  1
6   Otter NA NA NA NA
7 Peacock  1  0  0  0