將變量中的值設置為NA，以另一個變量為條件

Question

如果滿足另一個變量的條件，我想刪除變量中的值。 例如：

df$var1[df$condvar == 0] <- NA

上面的代碼工作正常，但我需要重復幾十個變量，所以上面的var1會改變為var2 ， var3等。這總是基於相同的condvar ，盡管有一半的變量條件是df$condvar == 1 。 一遍又一遍地重復這一行是很麻煩的，我想知道是否有更簡潔的方法來編寫代碼。 其中一個apply函數是否有幫助，或者我是否需要創建自定義函數？

作為一個可重復的例子，我希望避免下面代碼的重復性：

ex <- mtcars
ex$mpg[ex$vs == 0] <- NA
ex$disp[ex$vs == 0] <- NA
ex$drat[ex$vs == 0] <- NA
ex$cyl[ex$vs == 1] <- NA
ex$hp[ex$vs == 1] <- NA
ex$wt[ex$vs == 1] <- NA
ex


                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4             NA   6    NA 110   NA 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag         NA   6    NA 110   NA 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710          22.8  NA 108.0  NA 3.85    NA 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive      21.4  NA 258.0  NA 3.08    NA 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout     NA   8    NA 175   NA 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant             18.1  NA 225.0  NA 2.76    NA 20.22  1  0    3    1
Duster 360            NA   8    NA 245   NA 3.570 15.84  0  0    3    4
etc.

如果有一行代碼適用於condvar == 0所有變量而另一行適用於condvar == 1變量，我會非常高興。

Answer 1

這是一次希望不太復雜的嘗試。 如果設置要循環的vars ，並且要為索引選擇相應的values ，則可以執行以下操作：

vars   <- c("mpg", "disp", "cyl", "hp")
values <- c(0, 0, 1, 1)

ex[vars] <- Map(function(x,y) replace(x, ex$vs == y, NA), ex[vars], vals)

#                     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#Mazda RX4             NA   6    NA 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#Mazda RX4 Wag         NA   6    NA 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#Datsun 710          22.8  NA 108.0  NA 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#Hornet 4 Drive      21.4  NA 258.0  NA 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#Hornet Sportabout     NA   8    NA 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#Valiant             18.1  NA 225.0  NA 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
# ...

如果你只有兩個組，你可以通過注釋中提到的@HubertL和@Phil等幾個賦值來更簡單，但是使用Map可以考慮許多帶有許多可能索引值的變量，而不會超過3行代碼

Answer 2

感謝@HubertL（歡迎發布此作為答案，我將贊成）和@smci：

ex[ex$vs == 0, c("mpg", "disp", ...)] <- NA
ex[ex$vs == 1, c("cyl", "hp", ...)] <- NA

Answer 3

使用新的實驗case_when函數的dplyr方法將類似於：

require(dplyr)

ex <- mtcars
ex <- ex %>%
      mutate(mpg  = case_when(.$vs==0 ~ as.double(NA), TRUE ~ .$mpg)) %>%
      mutate(disp = case_when(.$vs==0 ~ as.double(NA), TRUE ~ .$disp)) %>%
      mutate(cyl  = case_when(.$vs==1 ~ as.double(NA), TRUE ~ .$cyl)) %>%
      mutate(hp   = case_when(.$vs==1 ~ as.double(NA), TRUE ~ .$hp))

筆記：

• Hadley 在2016-06-27說“case_when（）仍然有點實驗，目前在mutate（）中沒有用。這將在未來版本中修復。” 我花了40分鍾才得到這個代碼。 你明白了。 一旦case_when工作，它會很好。 同時filter()的解決方法如下
• 您必須使用.$var來引用RHS上的變量
• 你必須在RHS上指定NA的類型，因此所有as.double(NA)
• TRUE ~ ...指定默認子句

使用filter()工作方法：

ex <- rbind(ex %>% filter(vs==0) %>% mutate(mpg=NA, disp=NA),
            ex %>% filter(vs==1) %>% mutate(cyl=NA, hp=NA) )

由於vs的分裂，它具有重新排列行的副作用

Answer 4

嘗試：

ifelse(df$var1 == 0, NA, df$var1)