替換<NA>與NA

我有一個數據框包含條目;看起來這些值不被視爲NA，因爲is.na返回FALSE。我想將這些值轉換爲NA，但找不到方法。替換<NA>與NA

2014-10-06 user34771

我猜你在談論中的R這樣做呢？否則，na很模糊......北美？無法使用？ – 2014-10-06 16:48:59

對不起在R; NA代表缺失值 – user34771 2014-10-06 16:55:43

通過將dput（your.data.frame [some.rows.that.contain.such.values，]）的輸出添加到您的問題來提供您的數據樣本。 – Roland 2014-10-06 17:05:47

這可能是一個問題的兩個類是字符和因素。這應該循環通過dtaframe並轉換「NA」值到真<NA>的，但只是對於那些兩類：

make.true.NA <- function(x) if(is.character(x)||is.factor(x)){ 
            is.na(x) <- x=="NA"; x} else { 
            x} 
df[] <- lapply(df, make.true.NA)

（未測試在不存在的數據示例的）使用的形式爲：df_name[]將嘗試保留原本數據幀的結構，否則將失去其類屬性。我看到ujjwal認爲你的NA的拼寫已經側翼「<>」字，所以你可以試試這個功能比較一般：

make.true.NA <- function(x) if(is.character(x)||is.factor(x)){ 
            is.na(x) <- x %in% c("NA", "<NA>"); x} else { 
            x}

來源

2014-10-06 19:03:19

感謝您的幫助。問題是，我沒有設法做出一個可重複的例子，在這個例子中我獲得了NA和。 BondedDust的功能允許我在真NA中轉換NA和（它們都以is.na（df）顯示全部TRUE），但是我的df的結構顯示包含條目的變量被編碼爲因子，而不是數字。 – user34771 2014-10-06 20:32:51

我懷疑你不想將所有字符向量轉換爲數字，所以你可能想將這個轉換應用到特定的列：'dfrm [targets] < - lapply（dfrm [targets]，make.true.NA） ; dfrm [targets] < - lapply（dfrm [targets]，as.numeric）' – 2014-10-06 21:01:44

是的，我必須轉換爲數字，但它只有在我首先取消我的數據框時纔有效。我不知道爲什麼它出現在列表中，但至少可以。 – user34771 2014-10-07 06:45:08

使用dfr[dfr=="<NA>"]=NA其中dfr是你的數據幀。

例如：

> dfr<-data.frame(A=c(1,2,"<NA>",3),B=c("a","b","c","d")) 

> dfr 
    A B 
1 1 a 
2 2 b 
3 <NA> c 
4 3 d 

> is.na(dfr) 
     A  B 
[1,] FALSE FALSE 
[2,] FALSE FALSE 
[3,] FALSE FALSE 
[4,] FALSE FALSE 

> dfr[dfr=="<NA>"] = NA     **key step** 

> is.na(dfr) 
     A  B 
[1,] FALSE FALSE 
[2,] FALSE FALSE 
[3,] TRUE FALSE 
[4,] FALSE FALSE

來源

2014-10-06 19:25:55 Ujjwal

您可以用naniar包也這麼做，使用replace_with_na和相關功能。

dfr <- data.frame(A = c(1, 2, "<NA>", 3), B = c("a", "b", "c", "d")) 

library(naniar) 
# dev version - devtools::install_github('njtierney/naniar') 
is.na(dfr) 
#>   A  B 
#> [1,] FALSE FALSE 
#> [2,] FALSE FALSE 
#> [3,] FALSE FALSE 
#> [4,] FALSE FALSE 

dfr %>% replace_with_na(replace = list(A = "<NA>")) %>% is.na() 
#>   A  B 
#> [1,] FALSE FALSE 
#> [2,] FALSE FALSE 
#> [3,] TRUE FALSE 
#> [4,] FALSE FALSE 

# You can also specify how to do this for many variables 

dfr %>% replace_with_na_all(~.x == "<NA>") 
#> # A tibble: 4 x 2 
#>  A  B 
#> <int> <int> 
#> 1  2  1 
#> 2  3  2 
#> 3 NA  3 
#> 4  4  4

你可以閱讀更多有關使用replace_with_nahere

來源

2018-01-19 03:34:11

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