[r] 특정 행을 조정하면서 여러 열을 동적으로 변경

Program / 글쓴이

나는 여기에 비슷한 질문이 몇 개 있다는 것을 알고 있지만, 내가 가지고있는 정확한 문제를 다루는 것은 없습니다.

set.seed(4)
df = data.frame(
  Key = c("A", "B", "A", "D", "A"),
  Val1 = rnorm(5),
  Val2 = runif(5),
  Val3 = 1:5
)

Key == “A”인 행의 값 열 값을 0으로 만들고 싶습니다. 열 이름은 다음을 통해 참조됩니다 grep.

cols = grep("Val", names(df), value = TRUE)

일반적 으로이 경우 원하는 것을 달성하려면 다음 data.table과 같이 사용 하십시오.

library(data.table)
df = as.data.table(df)
df[Key == "A", (cols) := 0]

원하는 출력은 다음과 같습니다.

  Key      Val1       Val2 Val3
1   A  0.000000 0.00000000    0
2   B -1.383814 0.55925762    2
3   A  0.000000 0.00000000    0
4   D  1.437151 0.05632773    4
5   A  0.000000 0.00000000    0

그러나 이번에 dplyr는 모든 사람이 사용하는 팀 프로젝트를 진행 하면서 사용해야 합니다. 방금 제공 한 데이터는 예시이며 실제 데이터는 업데이트 할 16 개의 값 열이있는> 5m 행입니다. 내가 생각 해낼 수있는 유일한 해결책은 다음 mutate_at과 같이 사용하는 것입니다.

df %>% mutate_at(.vars = vars(cols), .funs = function(x) ifelse(df$Key == "A", 0, x))

그러나 이것은 실제 데이터에서 매우 느린 것 같습니다 . 더 우아하고 더 중요한 솔루션을 찾고자했습니다.

나는 map, unquoting using !!, using getand :=( :=in data.table에 의해 가려 질 수 있음) 등을 사용하여 많은 조합을 시도했지만 이러한 작업이 유효한 솔루션을 구성하기에 충분히 깊지 않은 방법에 대한 나의 이해가 있다고 생각합니다.

답변

이 dplyr 명령으로 

df %>% mutate_at(.vars = vars(cols), .funs = function(x) ifelse(df$Key == "A", 0, x))

실제로 df $ Key == “A”문을 n 번 평가합니다. 여기서 n =은 열 수입니다.

한 가지 해결 방법은 변경하려는 행을 미리 정의하는 것입니다.

idx = which(DF$Key=="A")
DF %>% mutate_at(.vars = vars(cols), .funs = function(x){x[idx]=0;x})

@IceCreamToucan (아래 주석 참조)이 올바르게 지적하는 더 깨끗하고 좋은 방법은 replace 매개 변수를 사용하면서 추가 매개 변수를 전달하는 것입니다.

DF %>% mutate_at(.vars = vars(cols), replace, DF$Key == 'A', 0)

우리는 이러한 모든 접근 방식을 테스트 할 수 있으며 dplyr과 data.table은 비슷하다고 생각합니다.

#simulate data
set.seed(100)
Key = sample(LETTERS[1:3],1000000,replace=TRUE)
DF = as.data.frame(data.frame(Key,matrix(runif(1000000*10),nrow=1000000,ncol=10)))
DT = as.data.table(DF)

cols = grep("[35789]", names(DF), value = TRUE)

#long method
system.time(DF %>% mutate_at(.vars = vars(cols), .funs = function(x) ifelse(DF$Key == "A", 0, x)))
user  system elapsed
  0.121   0.035   0.156

#old base R way
system.time(DF[idx,cols] <- 0)
   user  system elapsed
  0.085   0.021   0.106

#dplyr
# define function
func = function(){
       idx = which(DF$Key=="A")
       DF %>% mutate_at(.vars = vars(cols), .funs = function(x){x[idx]=0;x})
}
system.time(func())
user  system elapsed
  0.020   0.006   0.026

#data.table
system.time(DT[Key=="A", (cols) := 0])
   user  system elapsed
  0.012   0.001   0.013
#replace with dplyr
system.time(DF %>% mutate_at(.vars = vars(cols), replace, DF$Key == 'A', 0))
user  system elapsed
  0.007   0.001   0.008

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