我有两个这样的数据集：
>data1
id l_eng l_ups
1 6385 239
2 680 0
3 3165 0
4 17941 440
5 135 25
6 151 96
7 102188 84
8 440 65
9 6613 408
>data2
id l_ups
1 237
2 549
3 100
4 444
5 28
6 101
7 229
8 92
9 47
我想过滤掉 data1 中的值，l_ups==0并将它们替换为 data2 中的值，使用 id 作为 r 中的查找值。
最终输出应如下所示：
id l_eng l_ups
1 6385 239
2 680 549
3 3165 100
4 17941 440
5 135 25
6 151 96
7 102188 84
8 440 65
9 6613 408
我尝试了下面的代码，但没有运气
if(data1[,3]==0)
{
filter(data1, last_90_uploads == 0) %>%
merge(data_2, by.x = c("id", "l_ups"),
by.y = c("id", "l_ups")) %>%
select(-l_ups)
}
我无法通过if语句得到它，因为它只会将一个值作为逻辑条件。但是，如果我有多个值作为逻辑语句呢？像这样：
>if(data1[,3]==0)
TRUE TRUE
编辑：我想用条件过滤值并用另一个数据集中的值替换它们。因此，这个问题与建议的重复问题并不相似。
你不想过滤。filter是一种返回数据集的操作，其中的行可能已被删除。
您正在寻找“条件更新”操作（就数据库而言）。您已经在使用 dplyr，所以尝试连接操作而不是匹配：
left_join(data1, data2, by='id') %>%
mutate(l_ups = ifelse(!is.na(l_ups.x) || l_ups.x == 0, l_ups.y, l_ups.x))
通过使用连接操作而不是@markus 建议的直接子集比较，您可以确保只比较具有相同 ID 的值。如果您的一个数据框碰巧丢失了一行，则直接子集比较将失败。通过使用left_join而不是inner_join也确保如果data2缺少 id，则不会从 中删除相应的 id data1。
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