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Hydro
Asked: 2024-11-12 23:20:31 +0800 CST

如何在 R 数据框中用增量值替换零？

  • 772

我有一个数据集，我想zero用递增值替换每个值：第一个零变为 0.001，第二个零变为 0.002，第三个零变为 0.003，依此类推。每次出现零时，它都应比上一次替换增加 0.001。

set.seed(123)
DF <- data.frame(Year = 1981:2000, Value = sample(0:5, 20, replace = T))

5 个回答

  1. set.seed(123)
DF <- data.frame(Year = 1981:2000, Value = sample(0:5, 20, replace = T))

idx <- which(DF$Value == 0)
DF$Value[idx] <- seq_along(idx) * .001
DF
#>    Year Value
#> 1  1981 2.000
#> 2  1982 5.000
#> 3  1983 2.000
#> 4  1984 1.000
#> 5  1985 1.000
#> 6  1986 5.000
#> 7  1987 2.000
#> 8  1988 4.000
#> 9  1989 3.000
#> 10 1990 5.000
#> 11 1991 5.000
#> 12 1992 0.001
#> 13 1993 1.000
#> 14 1994 2.000
#> 15 1995 4.000
#> 16 1996 2.000
#> 17 1997 2.000
#> 18 1998 0.002
#> 19 1999 3.000
#> 20 2000 0.003

    创建于 2024-11-12，使用reprex v2.1.1

    • 5

  2. 在 dplyr 中：

    DF%>%
  mutate(Value=if_else(Value==0,cumsum(Value==0)*0.001,Value))

    在 R 基中等价地：

    DF$Value <- with(DF,ifelse(Value==0,cumsum(Value==0)*0.001,Value))
    • 3
  3. Best Answer
    library(dplyr)
DF %>% 
  filter(Value != 0) %>% 
  rbind(.,
    DF %>% 
      filter(Value == 0) %>% 
      mutate(Value = cumsum(Value + .001))) %>% 
  arrange(Year)

   Year Value
1  1981 2.000
2  1982 5.000
3  1983 2.000
4  1984 1.000
5  1985 1.000
6  1986 5.000
7  1987 2.000
8  1988 4.000
9  1989 3.000
10 1990 5.000
11 1991 5.000
12 1992 0.001
13 1993 1.000
14 1994 2.000
15 1995 4.000
16 1996 2.000
17 1997 2.000
18 1998 0.002
19 1999 3.000
20 2000 0.003
    • 1 
  4. val <- DF$Value == 0

transform(DF, Value = replace(Value, val, (cumsum(val) * 0.001)[val]))
   Year Value
1  1981 2.000
2  1982 5.000
3  1983 2.000
4  1984 1.000
5  1985 1.000
6  1986 5.000
7  1987 2.000
8  1988 4.000
9  1989 3.000
10 1990 5.000
11 1991 5.000
12 1992 0.001
13 1993 1.000
14 1994 2.000
15 1995 4.000
16 1996 2.000
17 1997 2.000
18 1998 0.002
19 1999 3.000
20 2000 0.003
    • 1

  5. 我们可以做到

    # DF$Value = 
with(DF, { i = Value==0; replace(Value, i, .001 * cumsum(i)[i]) })

    给予

     [1] 2.000 5.000 2.000 1.000 1.000 5.000 2.000 4.000 3.000
[10] 5.000 5.000 0.001 1.000 2.000 4.000 2.000 2.000 0.002
[19] 3.000 0.003
    • 1

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