r - 如何为由 dplyr 过滤的 data.frame 赋值？

Question

我正在尝试修改由 dplyr 过滤的 data.frame，但我似乎不太明白我需要做什么。在下面的示例中，我尝试过滤数据框 z，然后为第三列分配一个新值——我给出了两个示例，一个是“9”，一个是“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:

"Error in z %>% filter(w == "a" & x == 3) %>% select(y) <- NA : impossible de trouver la fonction "%>%<-"

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

谢谢!

Answer 1

过滤将对数据框进行子集化。如果你想保留整个数据框，但修改它的一部分，你可以，例如使用 mutate与 ifelse .我已添加 stringsAsFactors=FALSE到您的样本数据，以便 y将是一个字符列。

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

或与 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