匹配/子集一个 dataframe 基于另一个 dataframe 中的条件值在 R

Question

我有两个数据框：

df1=data.frame(A=c(1,2,4,8), B=c(4,3,2,9), C=c(10,11,1,2), D=c(12,40,3,4))
df2=data.frame(A=c(0.5,2.0,0.1,0.3), B=c(1.5,0.5,0.2,0.1), C=c(3.0,1.25,0.5,0.2), D=c(0.7,0.8,0.2,2.0))

我想在 df1 中为所有列保留 <= 0.8 的值，在 > 0.8 的列中保留NA

我试图在 df2 中查找和替换 > 0.8 的值：

df2[df2 >= 0.8] <- NA

然后我尝试用 df2 中的NA替换 df1 中的所有匹配值，但类似于下面的脚本需要列而不是数据框：

df1[match(df1, df2==NA)] 

我希望最终的 dataframe 看起来像这样：

df3=data.frame(A=c(1,NA,4,8), B=c(NA,3,2,9), C=c(NA,NA,1,2), D=c(12,40,3,NA))

TIA

Answer 1

像这样使用mapply ：

as.data.frame(mapply(function(x, y) ifelse(y <= 0.8, x, NA), df1, df2))

或者

replace(df1, df2 > 0.8, NA)

Answer 2

我们可以根据逻辑矩阵直接分配NA

 NA^(df2 > 0.8) * df1

或者

`is.na<-`(df1, df2 > 0.8)