在数据帧中用NA替换字符值


70

我有一个数据框,其中包含(要随机放置)"foo"我要替换为的字符值(例如)NA

在整个数据框架中这样做的最佳方法是什么?


2
不要忘记将列重新定义为as.numeric(),将几个字符从“ foo”切换为NA不会将整个集合强制转换为数字。你必须强迫它。(如果您正在这样做)
布兰登·贝特尔森

Answers:


98

这个:

df[ df == "foo" ] <- NA

17
请注意,如果您尝试将NA替换为“ foo”,则反向(df[ df == NA ] = "foo")将不起作用。您需要使用df[is.na(df)] <- "foo"
Andy Barbour,

68

解决这个问题的一种方法是,当您首先读取数据时,将该字符转换为NA。

df <- read.csv("file.csv", na.strings = c("foo", "bar"))

15

使用dplyr::na_if,您可以用替换特定的值NA。在这种情况下,该值为"foo"

library(dplyr)
set.seed(1234)

df <- data.frame(
  id = 1:6,
  x = sample(c("a", "b", "foo"), 6, replace = T),
  y = sample(c("c", "d", "foo"), 6, replace = T),
  z = sample(c("e", "f", "foo"), 6, replace = T),
  stringsAsFactors = F
)
df
#>   id   x   y   z
#> 1  1   a   c   e
#> 2  2   b   c foo
#> 3  3   b   d   e
#> 4  4   b   d foo
#> 5  5 foo foo   e
#> 6  6   b   d   e

na_if(df$x, "foo")
#> [1] "a" "b" "b" "b" NA  "b"

如果您需要对多个列执行此操作,则可以"foo"从传递mutate_at

df %>%
  mutate_at(vars(x, y, z), na_if, "foo")
#>   id    x    y    z
#> 1  1    a    c    e
#> 2  2    b    c <NA>
#> 3  3    b    d    e
#> 4  4    b    d <NA>
#> 5  5 <NA> <NA>    e
#> 6  6    b    d    e

4

另一种选择是is.na<-

is.na(df) <- df == "foo"

请注意,它的使用似乎有点违反直觉,但实际上它分配了 NAdf在右侧的索引处值。


2
或相同'is.na<-'(df, df=="foo")
jogo

3

这可以通过dplyr::mutate_all()和完成replace

library(dplyr)
df <- data_frame(a = c('foo', 2, 3), b = c(1, 'foo', 3), c = c(1,2,'foobar'),  d = c(1, 2, 3))

> df
# A tibble: 3 x 4
     a     b      c     d
  <chr> <chr>  <chr> <dbl>
1   foo     1      1     1
2     2   foo      2     2
3     3     3 foobar     3


df <- mutate_all(df, funs(replace(., .=='foo', NA)))

> df
# A tibble: 3 x 4
      a     b      c     d
  <chr> <chr>  <chr> <dbl>
1  <NA>     1      1     1
2     2  <NA>      2     2
3     3     3 foobar     3

另一个dplyr选择是:

df <- na_if(df, 'foo') 

0

下面是另一种解决方法:

for (i in 1:ncol(DF)){
  DF[which(DF[,i]==""),columnIndex]<-"ALL"
  FinalData[which(is.na(FinalData[,columnIndex])),columnIndex]<-"ALL"
}

0

假设您不知道列名或要选择的列数很多,is.character()可能会有用。

df <- data.frame(
  id = 1:6,
  x = sample(c("a", "b", "foo"), 6, replace = T),
  y = sample(c("c", "d", "foo"), 6, replace = T),
  z = sample(c("e", "f", "foo"), 6, replace = T),
  stringsAsFactors = F
)
df
#   id   x   y   z
# 1  1   b   d   e
# 2  2   a foo foo
# 3  3   a   d foo
# 4  4   b foo foo
# 5  5 foo foo   e
# 6  6 foo foo   f

df %>% 
  mutate_if(is.character, list(~na_if(., "foo")))
#   id    x    y    z
# 1  1    b    d    e
# 2  2    a <NA> <NA>
# 3  3    a    d <NA>
# 4  4    b <NA> <NA>
# 5  5 <NA> <NA>    e
# 6  6 <NA> <NA>    f
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