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我试图了解如何根据条件处理数据框的行。
有这样的数据框
> d<-data.frame(x=c(0,1,2,3), y=c(1,1,1,0))
> d
x y
1 0 1
2 1 1
3 2 1
4 3 0
x y
1 1 2
2 1 1
3 2 1
4 4 1
> for(i in 1:nrow(d)){
+ d[d[i,]==0,]<-d[i,]+1
+ }
> d
x y
1 1 2
2 4 1
3 1 2
4 4 1
最佳答案
一些可能性:
# 1
idx <- which(d == 0, arr.ind = TRUE)[, 1]
d[idx, ] <- d[idx, ] + 1
# 2
t(apply(d, 1, function(x) x + any(x == 0)))
# 3
d + apply(d == 0, 1, max)
which
的用法对于向量,例如
which(1:3 > 2)
, 很常见,但它在矩阵中使用较少:通过指定
arr.ind = TRUE
我们得到的是数组索引,即每个 0 的坐标:
which(d == 0, arr.ind = TRUE)
row col
[1,] 1 1
[2,] 4 2
which(d == 0, arr.ind = TRUE)
的第一列并将这些行中的所有元素加 1
d[idx, ] <- d[idx, ] + 1
.
apply(d, 1, function(x) x)
将简单地逐行并返回同一行而不进行任何修改。来自
any(x == 0)
我们检查特定行中是否有任何零并得到
TRUE
或
FALSE
.但是,通过写
x + any(x == 0)
我们改造
TRUE
或
FALSE
根据需要分别设置为 1 或 0。
d == 0
是一个逻辑矩阵,我们使用
apply
去检查它的行。然后申请时
max
到特定行,我们再次转换
TRUE
,
FALSE
到 1, 0 并找到最大元素。当且仅当该行中有任何零时,该元素为 1。因此,
apply(d == 0, 1, max)
返回一个由 0 和 1 组成的向量。最后一点是,当我们写
A + b
,其中
A
是一个矩阵和
b
是一个向量,加法是按列进行的。这样,通过写
d + apply(d == 0, 1, max)
我们添加
apply(d == 0, 1, max)
到
d
的每一列, 如所须。
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