R语言如何按行将特定值d之后的所有元素转换为NA

假设有如下数据框：

#  ID v1 v2 v3 v4
#1  H  0  0  d  0
#2  I  0  0  0  0
#3  J  d  0  0  0
#4  K  0  0  0  d
#5  L  0  d  0  0

已知规则：每行最多包含1个d值，不存在一行多个d的情况。
现在需要对每行做如下处理：找到该行d出现的位置，将该位置之后的所有元素全部替换为NA，预期输出结果如下：

#  ID v1  v2  v3  v4
#1  H  0   0   d  NA
#2  I  0   0   0   0
#3  J  d  NA  NA  NA
#4  K  0   0   0   d
#5  L  0   d  NA  NA

测试数据 #

你可以直接用以下代码生成测试用的数据框：

df <- data.frame(ID = LETTERS[8:12], 
                 v1 = c(0, 0, 'd', 0, 0), 
                 v2 = c(0, 0, 0, 0, 'd'), 
                 v3 = c('d', 0, 0, 0, 0), 
                 v4 = c(0, 0, 0, 'd', 0),
                 stringsAsFactors = FALSE)

基础R方案 #

按行遍历判断d的位置，对后续位置赋值为NA即可：

df[] <- t(apply(df, 1, function(row) {
  d_idx <- which(row == "d")
  # 只有当前行存在d的时候才做替换
  if (length(d_idx) > 0) {
    row[(d_idx + 1):length(row)] <- NA
  }
  return(row)
}))

tidyverse方案 #

如果习惯用dplyr语法，可以用行遍历+列位置判断实现：

library(dplyr)

df <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 找到d所在的列序号
    d_pos = which(c_across(everything()) == "d")[1]
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # 逐列判断是否在d的位置之后，是则替换为NA
  mutate(across(2:ncol(.), ~ifelse(cur_column() > d_pos, NA, .))) %>%
  select(-d_pos)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sotos