怎么对数据框多列数据进行有条件地加

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请问我有20列数据，都是数值，其中有缺失，想要对每列大于它的列均值的数标*，该怎么做比较好。对于一列我可以用for循环，另起一列存放带*的数据。

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关键词：数据框 for循环 For 怎么做

给你一列的数据作为参考：

1. set.seed(1)
   
2. test <- sample(c(1:20,NA),100,replace = T)
   
3. # 构建辅助变量test2
   
4. test2 <- rep(NA,length(test))
   
5. ## 用mean求值，记得加上na.rm=T，这个不会算NA的，不加的话，你算出来就是NA
   
6. ## mean(test) ## 返回结果是NA
   
7. test2[test>mean(test,na.rm=T)] <- "*"
   
8. test2

复制代码

楼上的代码，结果好像有问题

1. > test2
   
2.   [1] NA  NA  NA  NA  "*" "*" "*" "*" NA  NA  NA  NA  "*" NA  NA  NA  "*" NA
   
3. [19] NA  NA  "*" NA  NA  NA  NA  "*" "*" NA  "*" NA  NA  NA  NA  NA  "*" "*"
   
4. [37] "*" "*" NA  NA  "*" NA  NA  "*" NA  NA  "*" NA  "*" "*" "*" NA  NA  "*"
   
5. [55] "*" NA  NA  "*" NA  NA  NA  "*" "*" NA  "*" NA  "*" "*" "*" NA  "*" "*"
   
6. [73] "*" NA  "*" NA  NA  "*" NA  NA  "*" "*" "*" "*" NA  NA  "*" NA  NA  NA
   
7. [91] "*" "*" NA  "*" NA  "*" NA  NA  NA  NA

复制代码

我的尝试

1. library(tidyverse)
   
2. 
   
3. idx_means <- vector("double", length(mtcars))
   
4. idx_means <- mtcars %>%
   
5.   map_dbl(mean, na.rm = TRUE)
   
6. 
   
7. cars <- as_tibble(mtcars)
   
8. 
   
9. for (i in 1:length(idx_means)) {
   
10.   for (j in 1:nrow(cars)) {
    
11.     if (cars[j, i] > idx_means[i]) {
    
12.       cars[j, i] <- "*"
    
13.     }
    
14.   }
    
15. }

复制代码

结果

1. > cars
   
2. # A tibble: 32 x 11
   
3.    mpg   cyl   disp  hp    drat  wt    qsec  vs    am    gear  carb
   
4.    <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
   
5. 1 *     6     160   110   *     2.62  16.46 0     *     *     *   
   
6. 2 *     6     160   110   *     2.875 17.02 0     *     *     *   
   
7. 3 *     4     108   93    *     2.32  *     *     *     *     1   
   
8. 4 *     6     *     110   3.08  3.215 *     *     0     3     1   
   
9. 5 18.7  *     *     *     3.15  *     17.02 0     0     3     2   
   
10. 6 18.1  6     225   105   2.76  *     *     *     0     3     1   
    
11. 7 14.3  *     *     *     3.21  *     15.84 0     0     3     *   
    
12. 8 *     4     146.7 *     *     3.19  *     *     0     *     2   
    
13. 9 *     4     140.8 *     *     3.15  *     *     0     *     2   
    
14. 10 19.2  6     167.6 123   *     *     *     *     0     *     *   
    
15. # … with 22 more rows

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