问在dplyr中选择多个列，然后如果它们与值匹配，那么将这些列中的这些观察值更改为NA？
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Stack Overflow用户

提问于 2019-09-05 20:00:57

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我有一个数据框架，它的列我想保持原样，但是将无意义的值(即每日卡路里摄入量= 88888)变到NA。我试图用dplyr来实现这一点，但无法找到将列名组合为列表或匹配前缀(均以“DRPN”开头)并将88888值更改为NA的解决方案。

尝试了mutate_if()，但是函数不会接受列的列表。

尝试过mutate_at()，但是函数不接受我的要求。

df_recode <- lab1_final %>%
          select(vars(starts_with("DRPN")) %>%
          mutate_if(vars, "88888", NA)

我试着用NA来交换88888的观测值，这样我就可以正确地分析连续变量。有什么想法吗？

发布于 2019-09-05 20:02:38

在这里，我们可以使用mutate_at而不是mutate_if。另外，如果我们的意图是只对选定的列进行变异，那么我们之前不需要select

library(dplyr)
lab1_final %>%
      mutate_at(vars(starts_with("DRPN")), na_if, y = "88888")

但是，如果我们只对select (一个列的子集)感兴趣，并且只返回这些列，请使用trasmute_at (这可以避免一个步骤-或者使用mutate_all的select )。

lab1_final %>%
      transmute_at(vars(starts_with("DRPN")), na_if, y = "88888")

如果有数字列，则不需要引用88888。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57812283

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