R语言实现列值匹配外部向量时更新dataframe对应元素

前置定义 #

首先是题目给出的初始变量：

• 用于匹配的向量：

a <- c(4,2,9,2)

• 待处理的初始数据框：

df <- structure(list(indx = 1:10, explore_ind = c("dark", "dark", "dark", 
"dark", "dark", "dark", "dark", "dark", "dark", "dark")), row.names = c(NA, 
10L), class = "data.frame")

处理规则：如果某行indx列的取值存在于向量a中，就把该行explore_ind列的值从dark替换为light。 #

实现方案 #

方案1：原生R实现（无需加载第三方包）

直接用R内置的%in%运算符做存在性判断，对匹配到的行直接赋值即可，代码非常简洁：

df$explore_ind[df$indx %in% a] <- "light"

运行后打印df就能得到预期结果：

indx explore_ind
1     1        dark
2     2       light
3     3        dark
4     4       light
5     5        dark
6     6        dark
7     7        dark
8     8        dark
9     9       light
10   10        dark

注意：%in%做存在性判断时会自动忽略匹配向量里的重复值，本例中向量a里2出现了两次，不需要额外手动去重，判断结果不会受影响。

方案2：dplyr包实现（适合管道操作流场景）

如果日常数据处理习惯用tidyverse系列的dplyr包，可以用mutate搭配ifelse实现：

library(dplyr)
df <- df %>%
  mutate(explore_ind = ifelse(indx %in% a, "light", explore_ind))

两种方案运行结果完全一致。 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者locket