Как присвоить значение data.frame, отфильтрованное dplyr?

Question

Я пытаюсь изменить файл data.frame, отфильтрованный dplyr, но я не совсем понимаю, что мне нужно делать. В следующем примере я пытаюсь отфильтровать фрейм данных z, а затем назначить новое значение третьему столбцу - я приведу два примера: один с «9» и один с «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 

Тем не менее, он не работает: я получаю следующее сообщение об ошибке:

«Ошибка в г%>% фильтра (ш == "а" & х == 3)% >% выберите (у) < - NA: невозможно де ла trouver fonction "%>% < -"

Я знаю, что я могу использовать старые data.frame обозначения, но что было бы решением для dplyr?

Спасибо!

Answer 1

Фильтрация будет подмножать рамку данных. Если вы хотите сохранить весь фрейм данных, но измените его часть, вы можете, например, использовать mutate с ifelse. Я добавил stringsAsFactors=FALSE к вашим данным образца, так что y будет столбцом символов.

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 

Или с 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 

Answer 2

Это мое впечатление, что пакет dplyr философски против изменения ваших исходных данных. Вы можете найти data.table пакет дружелюбнее для этой операции:

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 

Я уверен, что есть способ в базе R, а также, но я не знаю. В частности, я не могу получить merge или match, чтобы выполнить эту работу.