使用列名 (R) 更改数据表中的单元格值？ [复制]

Question

这个问题在这里已经有了答案：

将值替换为其各自列的名称2 个答案

使用 dplyr 的 transmute_all 用列名替换列值4 个答案

6 个月前关闭。

我有一个包含 0 和 1 的单元格的数据表。我想用列名更改列中的每个“1”，用 NA 更改每个“0”。

set.seed(45)
DT = data.table(
  names = c("n1", "n2", "n3", "n4", "n5"),
  a = sample(c(0, 1), size = 5, replace = TRUE),
  b = sample(c(0, 1), size = 5, replace = TRUE),
  c = sample(c(0, 1), size = 5, replace = TRUE))

我从什么开始：

   names a b c
1:    n1 0 1 1
2:    n2 0 0 0
3:    n3 1 0 0
4:    n4 1 1 1
5:    n5 0 0 1

我想要的是：

   names  a  b  c
1:    n1 NA  b  c
2:    n2 NA NA NA
3:    n3  a NA NA
4:    n4  a  b  c
5:    n5 NA NA  c

如果尝试更改每列的内容，请参见第 2 列。我用 NA 更改所有 0 - 并且 1 保持不变。 我尝试用DT[x, 2] <- colnames(DT)[2]更改 1，但它不起作用。 它被注释掉了，因为如果我运行它时 1s 和 0s 都会变成 NA。

for (x in c(1:nrow(DT))) {
  test <- as.integer(DT[x, 2])
  if (test == 1) {
    #DT[x, 2] <- colnames(DT)[2]
  }
  else {
    DT[x, 2] <- NA
  }
}

此外，如果我尝试使用变量设置列号，以便更轻松地为所有列执行此操作。 它调用一个错误。

col <- 2
for (x in c(1:nrow(DT))) {
  test <- as.integer(DT[x, col])
  if (test == 1) {
    #DT[x, 2] <- colnames(DT)[col]
  }
  else {
    DT[x, col] <- NA
  }
}

如果我尝试通过列和行对 go 使用 for 循环，则相同。

for (c in c(2:4)) {
 for (r in c(1:nrow(DT))) {
   test <- as.integer(DT[r, c])
   if (test == 1) {
     print("yes")
     #DT[r, c] <- colnames(DT)[c]
   }
   else {
     DT[r, c] <- NA
   }
 }
}

有人可以帮我找出错误吗？ 或者是否有一些 package 可以为我做这个？

Answer 1

快速解决方案：

cols <- c('a', 'b', 'c')
for (cl in cols) {
  set(DT, j = cl, value = fifelse(DT[[cl]]==0, NA_character_, cl))
}

还有另一种使用Map()的替代解决方案：

DT[, (cols) := Map(function(x, y) fifelse(x==0, y, NA_character_), .SD, cols), .SDcols = cols]

Answer 2

这是一种选择

DT[, lapply(replace(.SD * col(.SD), !.SD, NA), function(v) names(.SD)[v]), names]

这使

   names    a    b    c
1:    n1 <NA>    b    c
2:    n2 <NA> <NA> <NA>
3:    n3    a <NA> <NA>
4:    n4    a    b    c
5:    n5 <NA> <NA>    c

Answer 3

这是一个tidyverse/purrr选项：

map2_df(DT, names(DT), ~  replace(.x, .x==1, .y) %>% replace(. == 0, NA))

# A tibble: 5 x 4
  names a     b     c    
  <chr> <chr> <chr> <chr>
1 n1    NA    b     c    
2 n2    NA    NA    NA   
3 n3    a     NA    NA   
4 n4    a     b     c    
5 n5    NA    NA    c