我的目標是為所有空白單元格分配“ NA”，而與類別或數值無關。我正在使用na.strings =“”。但這不是將NA分配給所有空白單元格。## reading the datadat <- read.csv("data2.csv")head(dat) mon hr acc alc sex spd axles door reg cond1 drug11 8 21 No Control TRUE F 0 2 2 Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) A2 7 20 No Control FALSE M 900 2 2 Inattentive D3 3 9 No Control FALSE F 100 2 2 2004 Normal D4 1 15 No Control FALSE M 0 2 2 Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) D5 4 21 No Control FALSE 25 NA NA D6 4 20 No Control NA F 30 2 4 Drinking Alcohol - Impaired D inj1 PED_STATE st rac11 Fatal <NA> F <NA>2 Moderate <NA> F <NA>3 Moderate <NA> M <NA>4 Complaint <NA> M <NA>5 Complaint <NA> F <NA>6 Moderate <NA> M <NA>## using na.stringsdat2 <- read.csv("data2.csv", header=T, na.strings="")head(dat2) mon hr acc alc sex spd axles door reg cond1 drug11 8 21 No Control TRUE F 0 2 2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) A2 7 20 No Control FALSE M 900 2 2 <NA> Inattentive D3 3 9 No Control FALSE F 100 2 2 2004 Normal D4 1 15 No Control FALSE M 0 2 2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) D5 4 21 No Control FALSE 25 NA NA <NA> <NA> D6 4 20 No Control NA F 30 2 4 <NA> Drinking Alcohol - Impaired D inj1 PED_STATE st rac11 Fatal NA F NA2 Moderate NA F NA3 Moderate NA M NA4 Complaint NA M NA5 Complaint NA F NA6 Moderate NA M NA
3 回答
幕布斯6054654
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一個更友好的解決方案dplyr是
require(dplyr)
## fake blank cells
iris[1,1]=""
## define a helper function
empty_as_na <- function(x){
if("factor" %in% class(x)) x <- as.character(x) ## since ifelse wont work with factors
ifelse(as.character(x)!="", x, NA)
}
## transform all columns
iris %>% mutate_each(funs(empty_as_na))
要將更正僅應用于部分列，您可以使用dplyr的列匹配語法指定感興趣的列。例：mutate_each(funs(empty_as_na), matches("Width"), Species)
如果表格中包含日期，則應考慮使用類型更安全的ifelse
郎朗坤
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我最近遇到了類似的問題。這就是對我有用的方法，如果變量是數字，那么簡單df$Var[df$Var == ""] <- "NA"就足夠了。但是，如果變量是一個因數，則需要先將其轉換為字符，然后""用所需的值替換單元格，然后將其轉換回因數。因此，例如，您的Sex變量，我認為這是一個因素，如果您要替換空單元格，我將執行以下操作：
df$Var <- as.character(df$Var)
df$Var[df$Var==""] <- "NA"
df$Var <- as.factor(df$Var)
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