blocks|key|4448510|text|您可以使用mutate_each和replace来完成此操作|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4448511|df+%25>%25+mutate_each(funs(replace(.,+a==5,+nth(.,+which(b==7)))),+x,+y)|code-block|syntax|javascript|4448512|输出：|4448513|++a++b++x++y
1+1++6+11+16
2+2++7+12+17
3+3++8+13+18
4+4++9+14+19
5+5+10+12+17|4448514|或者根据@docendodiscimus的评论，它可以进一步缩短为(可能[也比which更好)：|4448515|df+%25>%25+mutate_each(funs(replace(.,+a==5,+.[b==7])),+x,+y)|4448516|entityMap^0|5|B|H|7|0|0|0|0|10|1|13|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|Z|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|10|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|11|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|P|5|6|7|12|8|@$9|13|A|14|B|C]|$9|15|A|16|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|17|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|S|3|-4|5|6|7|18|8|@]|D|@]|E|$]]]|T|$]]

You could do it using <code>mutate_each</code> and <code>replace</code>:

<pre><code>df %&gt;% mutate_each(funs(replace(., a==5, nth(., which(b==7)))), x, y)
</code></pre>

Output:

<pre><code> a b x y
1 1 6 11 16
2 2 7 12 17
3 3 8 13 18
4 4 9 14 19
5 5 10 12 17
</code></pre>

Or as per @docendodiscimus 's comment it can be shortened further to (and probably <code>[</code> is also better than <code>which</code>):

<pre><code>df %&gt;% mutate_each(funs(replace(., a==5, .[b==7])), x, y)
</code></pre>

blocks|key|4448539|text|只要提到data.table解决方案就可以了：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4448540|require(data.table)
setDT(df)[a+==+5,+c("x",+"y")+:=+df[b+==+7,+.SD,+.SDcols+=+c("x",+"y")]]

>+df
+++a++b++x++y
1:+1++6+11+16
2:+2++7+12+17
3:+3++8+13+18
4:+4++9+14+19
5:+5+10+12+17|code-block|syntax|javascript|4448541|或者，您也可以使用：|4448542|cols+<-+c("x",+"y")
setDT(df)[a+==+5,+(cols)+:=+df[b+==+7,+.SD,+.SDcols+=+cols]]
#+or+
cols+<-+c("x",+"y")
setDT(df)[a+==+5,+(cols)+:=+df[b+==+7,+cols,+with+=+FALSE]]|4448543|entityMap^0|4|A|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|T|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|U|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|-4|5|6|7|W|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

Just to mention the <code>data.table</code> solution would be:

<pre><code>require(data.table)
setDT(df)[a == 5, c("x", "y") := df[b == 7, .SD, .SDcols = c("x", "y")]]

&gt; df
 a b x y
1: 1 6 11 16
2: 2 7 12 17
3: 3 8 13 18
4: 4 9 14 19
5: 5 10 12 17
</code></pre>

Alternatively, you could also use:

<pre><code>cols &lt;- c("x", "y")
setDT(df)[a == 5, (cols) := df[b == 7, .SD, .SDcols = cols]]
# or 
cols &lt;- c("x", "y")
setDT(df)[a == 5, (cols) := df[b == 7, cols, with = FALSE]]
</code></pre>

blocks|key|4448677|text|如果您的主要需求是在较长的dplyr-管道中应用该函数，则可以执行类似以下示例的操作：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|4448678|foo+<-+function(df,+cols+=+c("x",+"y"))+{
++df[df$a+==+5,+cols]+<-+df[df$b+==+7,+cols]
++df
}

df+%25>%25+...+%25>%25+foo(c("x",+"y"))+%25>%25+...+
#++a++b++x++y
#1+1++6+11+16
#2+2++7+12+17
#3+3++8+13+18
#4+4++9+14+19
#5+5+10+12+17|code-block|syntax|javascript|4448679|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

If your main requirement is to apply the function within a longer dplyr-pipe, you could do something like the following example:

<pre><code>foo &lt;- function(df, cols = c("x", "y")) {
 df[df$a == 5, cols] &lt;- df[df$b == 7, cols]
 df
}

df %&gt;% ... %&gt;% foo(c("x", "y")) %&gt;% ... 
# a b x y
#1 1 6 11 16
#2 2 7 12 17
#3 3 8 13 18
#4 4 9 14 19
#5 5 10 12 17
</code></pre>

I would like to use the succinctness of magrittr and dplyr to copy single values between rows in a subset of columns based on the values in other columns. This is a simple example; I want to apply this idea to many columns of a large dataset with multiple conditions within a long pipe of commands.

Take the dataframe <code>df &lt;- data.frame(a = 1:5, b = 6:10, x = 11:15, y = 16:20)</code>:

<pre><code>a b x y

1 6 11 16
2 7 12 17
3 8 13 18
4 9 14 19
5 10 15 20
</code></pre>

For the row where <code>a = 5</code>, I would like to replace the values of <code>x</code> and <code>y</code> with those in the row where <code>b = 7</code>, to give:

<pre><code>a b x y

1 6 11 16
2 7 12 17
3 8 13 18
4 9 14 19
5 10 12 17
</code></pre>

This attempt fails:

<pre><code>foo &lt;- function(x){ifelse(df$a == 5, df[df$b == 7, .(df$x)], x)}
df %&lt;&gt;% mutate_each(funs(foo), x, y)
</code></pre>

The closest I can get is:

<pre><code>bar &lt;- function(x){ifelse(df$a == 5, df[df$b == 7, "x"], x)}
df %&lt;&gt;% mutate_each(funs(bar), x, y)
</code></pre>

but this is incorrect as it replaces both values with the value from <code>x</code>, rather than <code>x</code> and <code>y</code> respectively.

Thanks for the advice.

Conditional dataframe mutations in R with magrittr and dplyr

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我想使用magrittr和dplyr的简洁性，根据其他列中的值在列子集中的行之间复制单个值。这是一个简单的示例；我想将这个想法应用于一个大型数据集的多个列，这些列在一长串命令中具有多个条件。以数据帧df <- data.frame(a = 1:5, b = 6:10, x = 11:15, y = 16:20)为例a ...

问R中带有magrittr和dplyr的条件数据帧突变
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