R语言：多行数据的条件值抑制处理问题求助

需求说明 #

• 每行中小于6的值替换为-1
• 若某行仅有1个被抑制值（即原本仅1个值<6），需将该行次小值也替换为-1（即使次小值>5）
• 若所有值均不大于6则保持原样

示例数据 #

df <- data.frame(list(w = c(7, 25, 9, 50), x = c(1, 25, 9, 50), y = c(6, 35, 1, 6), z = c(4,50, 1, 1)))

期望输出 #

w  x  y  z
1  7 -1  6 -1
2 25 25 35 50
3  9  9 -1 -1
4 50 50 -1 -1

用户尝试的代码（未正常运行） #

df |> 
  pivot_longer(cols = everything(),
               names_to = 'col',
               values_to = 'val') |> 
  group_by(col) |> 
  group_map(~.x) |> 
  map(\(x)
      if(sum(x$val < 6) == 1){
        x |> 
          mutate(val = replace(val, val %in% sort(unique(val), partial = 2)[1:2], -1))
      }else{
        x |>
          mutate(val = replace(val, val < 6, -1))
      }) |> 
  list_rbind(names_to = "col") |> 
    pivot_wider(names_from = col,
                values_from = val)

正确的dplyr解决方案 #

核心思路是按行独立处理，通过rowwise()实现行级计算，分场景判断替换逻辑：

library(dplyr)

df |>
  rowwise() |>
  mutate(
    across(everything(), ~ {
      # 获取当前行所有值
      row_vals <- c_across(everything())
      # 统计小于6的值的数量
      less6_count <- sum(row_vals < 6)
      
      # 分情况处理
      if (all(row_vals <= 6)) {
        # 所有值都<=6，保持原样
        .x
      } else if (less6_count == 1) {
        # 仅1个值<6时，替换<6的值和次小值为-1
        sorted_vals <- sort(row_vals)
        if (.x < 6 || .x == sorted_vals[2]) -1 else .x
      } else {
        # 其他情况，仅替换<6的值为-1
        if (.x < 6) -1 else .x
      }
    })
  ) |>
  ungroup()

运行上述代码后，即可得到符合要求的输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William