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如何为由dplyr过滤的data.frame分配值？

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我正在尝试修改由dplyr过滤的data.frame，但我似乎不太了解我需要做什么 . 在下面的例子中，我试图过滤数据框z然后为第三列分配一个新值 - 我举两个例子，一个带有“9”，一个带有“NA” .

require(dplyr)
z <- data.frame(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"))
z %>% filter(w == "a" & x == 2) %>% select(y) 
z %>% filter(w == "a" & x == 2) %>% select(y) <- 9 # Should be similar to z[z$w == "a" & z$ x == 2, 3] <- 9
z %>% filter(w == "a" & x == 3) %>% select(y) <- NA # Should be similar to z[z$w == "a" & z$ x == 3, 3] <- NA

然而，它不起作用：我收到以下错误消息：

“z％>％filter的错误（w ==”a“＆x == 3）％>％select（y）< - NA：不可能de trouver la fonction”％>％< - “

我知道我可以使用旧的data.frame表示法，但dplyr的解决方案是什么？

谢谢！

r dplyr

2 回答

  • 6

    过滤将对数据帧进行子集化 . 如果要保留整个数据框，但要修改其中的一部分，则可以使用 mutate 和 ifelse . 我已将 stringsAsFactors=FALSE 添加到您的示例数据中，以便 y 将成为字符列 .

    z <- data.frame(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"), 
                stringsAsFactors=FALSE)

z %>% mutate(y = ifelse(w=="a" & x==2, 9, y))

    w x y
    1 a 1 a
    2 a 2 9
    3 a 3 c
    4 b 4 d
    5 c 5 e

    或者 replace ：

    z %>% mutate(y = replace(y, w=="a" & x==2, 9),
             y = replace(y, w=="a" & x==3, NA))

    w x y
    1 a 1 a
    2 a 2 9
    3 a 3 <NA>
    4 b 4 d
    5 c 5 e

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  • 9

    我的印象是dplyr包在哲学上反对修改你的底层数据 . 您可能会发现此操作的data.table包更友好：

    library(data.table)
z <- data.table(w = c("a", "a", "a", "b", "c"), x = 1:5, y = c("a", "b", "c", "d", "e"))
m <- data.table(w = c("a","a"), x = c(2,3), new_y = c("9", NA))

z[m, y := new_y, on=c("w","x")]


   w x  y
1: a 1  a
2: a 2  9
3: a 3 NA
4: b 4  d
5: c 5  e

    我也是基地R的一种方式，但是我没有't know it. In particular, I can'来获得 merge 或 match 来完成这项工作 .

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