1. 目的
- 特定の列（変数）について条件を満たす行（観測）の更新
2. コード
2.1 データフレームdfを生成
- 行（観測）×列（変数）=4×2のdf
v1 <- c("A", "B", "C", "D")
v2 <- c(0, 0, 1, 1)
df <- data.frame(v1, v2)
df
- 出力：
v1 v2
1 A 0
2 B 0
3 C 1
4 D 1
2-2.dfの更新
- 更新内容：v2 > 0の行について，v2に-1を加える
- 方針：
- 更新した行を抜き出し保存（df_updateとする）
- 更新しない行を保存（df, df_updateのうちdfにしかない行，dplyr::anti_join()を使う）
- 更新しない行に更新した行をくっつける（dplyr::bind_rows()を使う）
df_update <- df %>%
dplyr::filter(v2>0) %>%
dplyr::mutate(v2=v2-1)
df <- df %>%
dplyr::anti_join(df_update, by="v1") %>%
dplyr::bind_rows(df_update)
df
- 出力：
v1 v2
1 A 0
2 B 0
3 C 0
4 D 0
2.3 応用例
- 行（観測）×列（変数）=4×3のdfとする．
v1 <- c("A", "B", "C", "D")
v2 <- c(0, 0, 1, 5)
v3 <- rep(0,4)
df <- data.frame(v1, v2, v3)
df
- 出力：
v1 v2 v3
1 A 0 0
2 B 0 0
3 C 1 0
4 D 5 0
- 更新内容：
- v2 > 0の行について，v2に-0.1を加える
- v2の合計値が0を超えている間は，繰り返しv2 > 0の行についてv2に-0.1を加え続ける
- -0.1を加えた回数をv3に格納
- （10^-2のオーダーは誤差として丸める）
v2_sum <- sum(unlist(df$v2))
library(dplyr)
while (v2_sum>0) {
df_update <- df %>%
dplyr::filter(v2>0) %>%
dplyr::mutate(v2=round(v2-0.1, 2), v3=v3+1)
df <- df %>%
dplyr::anti_join(df_update, by="v1") %>%
dplyr::bind_rows(df_update)
v2_sum <- sum(unlist(df$v2))
}
df
- 出力：
v1 v2 v3
1 A 0 0
2 B 0 0
3 C 0 10
4 D 0 50
3. コメント
- 使いどころ：特定の変数について条件を満たす観測に「複雑な処理」を施し，条件を満たすまで繰り返した結果を格納するときとか
- いちいちバインドするので遅い