寻求dplyr中按行号修改tibble指定行的标准实现方法

刚好之前也处理过类似的需求，用dplyr实现按行号修改指定列的操作其实有几种很顺手的方式，对应你给出的base R代码，我整理了几个常用的方案：

方法1：mutate() + case_when() #

这种方法逻辑清晰，适合需要多条件判断的场景，哪怕后续要扩展修改规则也很方便：

library(dplyr)

# 构造初始数据
DF <- tibble(x = 5:1)
idx <- c(2L, 4L)

# 按行号修改指定列为NA
DF %>%
  mutate(x = case_when(
    row_number() %in% idx ~ NA_integer_,
    TRUE ~ x  # 其他行保留原数值
  ))

方法2：mutate() + if_else() #

如果只有“修改/不修改”两种情况，用if_else()会更简洁：

DF %>%
  mutate(x = if_else(row_number() %in% idx, NA_integer_, x))

方法3：mutate() + replace() #

这个写法和你给出的base R代码逻辑最接近，直接对目标列的指定位置进行替换：

DF %>%
  mutate(x = replace(x, row_number() %in% idx, NA_integer_))

以上三种方法都能得到和base R代码完全一致的结果：

# A tibble: 5 × 1
      x
  <int>
1     5
2    NA
3     3
4    NA
5     1

需要注意的是，NA_integer_要和列的整数类型匹配，如果列是其他类型（比如字符型），要换成对应的NA_character_或者NA_real_，避免类型不兼容的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jangorecki