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% mutate(category=subcategory) 结果与我正在寻找的结果接近,但它不包含第-6ren">
我有一个数据框 df
ID <- c(1,2,3,4,5)
category <- c("Shirts", "Shirts", "Shirts", "Sweaters", "Sweaters")
subcategory <- c("V-Neck","V-Neck","Round","Striped","Striped")
df <- data.frame(ID,category,subcategory)
ID category subcategory
1 Shirts V-Neck
2 Shirts V-Neck
3 Shirts Round
4 Sweaters Striped
5 Sweaters Striped
我想将“子类别”列的名称分配给所有行的“类别”列,其中类别 ==“衬衫”
我的结果应该是这样的:
ID category subcategory
1 V-Neck V-Neck
2 V-Neck V-Neck
3 Round Round
4 Sweaters Striped
5 Sweaters Striped
我试过了
library(dplyr)
res <- df %>%
filter(category=="Shirts") %>%
mutate(category=subcategory)
结果与我正在寻找的结果接近,但它不包含第 4 行和第 5 行。
有人可以帮我解决这个问题吗?
最佳答案
不确定您是否正在寻找仅“dplyr”的答案(您的问题没有被标记为这样),但这对于“data.table”来说非常简单:
library(data.table)
as.data.table(df)[category == "Shirts", category := subcategory][]
# ID category subcategory
# 1: 1 V V
# 2: 2 V V
# 3: 3 Round Round
# 4: 4 Sweaters Striped
# 5: 5 Sweaters Striped
我想用“dplyr”,你可以试试ifelse
(也可能是replace
):
df[-1] <- lapply(df[-1], as.character) ## Convert factors to characters
df %>%
mutate(category = ifelse(category == "Shirts",
subcategory, category))
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