在基础的R语言中,我可以使用以下代码来删除/替换数据框中的值(例如,所有的NAs或大于0.99的值)。
有没有一种使用tidyverse中的dplyr执行类似操作的方法?
df[df > 0.99] <- NA
df[is.na(df)] <- 0L
有没有一种使用tidyverse中的dplyr执行类似操作的方法?
replace
和mutate_all
一起使用:df = data.frame(x = c(1.2, 0.4, NA, 0.6), y = c(NA, 0.3, 0.992, 0.5))
df %>% mutate_all(~ replace(., . > 0.99 | is.na(.), 0))
# x y
#1 0.0 0.0
#2 0.4 0.3
#3 0.0 0.0
#4 0.6 0.5
或者使用 funs
:
df %>% mutate_all(funs(replace(., . > 0.99 | is.na(.), 0)))
如果你只需要将此作为管道的一部分进行整合,replace
方法应该可行:
df %>% replace(. > 0.99 | is.na(.), 0)