Как бы вы заменили все значения в data.table с условием?Заменить все значения в таблице данных. С условием
Например
ppp <- data.table(A=1:6,B=6:1,C=1:6,D=3:8)
A B C D
1 6 1 3
2 5 2 4
3 4 3 5
4 3 4 6
5 2 5 7
6 1 6 8
Я хочу, чтобы заменить все "6" по Н.А.
A B C D
1 NA 1 3
2 5 2 4
3 4 3 5
4 3 4 NA
5 2 5 7
NA 1 6 8
Я пытался что-то вроде
ppp[,ifelse(.SD==6,NA,.SD)]
, но он не работает, он производит гораздо более широкий стол.
Уроженец data.table способ сделать это было бы:
for(col in names(ppp)) set(ppp, i=which(ppp[[col]]==6), j=col, value=NA)
# Test
> ppp
A B C D
1: 1 NA 1 3
2: 2 5 2 4
3: 3 4 3 5
4: 4 3 4 NA
5: 5 2 5 7
6: NA 1 NA 8
Этот подход - хотя, возможно, более многословный - тем не менее будет значительно быстрее, чем ppp[ppp == 6] <- NA, поскольку он позволяет избежать копирования всех столбцов.
Ницца. Любой способ написать это без явного для? – skan
Необходимо перевернуть столбцы. – mtoto
Что делать, если вместо одного номера (например, «6») у меня был вектор с разными номерами для разных столбцов ?. Например, я говорю, что столбцы c (2,5,6,9,11,111) должны быть сопоставлены с c (== 6, == 6,> 1,> 0, == 21, == 2) – skan
Еще проще:
ppp[ppp == 6] <- NA
ppp
A B C D
1: 1 NA 1 3
2: 2 5 2 4
3: 3 4 3 5
4: 4 3 4 NA
5: 5 2 5 7
6: NA 1 NA 8
Важно отметить, что это не меняет свой класс:
is.data.table(ppp)
[1] TRUE
Существует также 'is.na (ppp) <- ppp == 6' – Frank
Спасибо. Я использовал это только вчера, но, похоже, вернулся к вредным привычкам. – lmo
В любом случае, чтобы назначить NA из скобок ?. Когда я вижу примеры data.table, обычно все, что делается в скобках, выполняется с помощью data.table и быстрее, чем любая операция, выполняемая на улице, не так ли ?. – skan
Возможно, вы должны использовать матрицу, если это то, что вам нужно делать. – Frank