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내 목표는 범주 또는 숫자 값에 관계없이 모든 빈 셀에 “NA”를 할당하는 것입니다. 내가 사용하고 있습니다 “”= na.strings을 . 그러나 모든 빈 셀에 NA를 할당하지는 않습니다.
## reading the data
dat <- read.csv("data2.csv")
head(dat)
mon hr acc alc sex spd axles door reg cond1 drug1
1 8 21 No Control TRUE F 0 2 2 Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) A
2 7 20 No Control FALSE M 900 2 2 Inattentive D
3 3 9 No Control FALSE F 100 2 2 2004 Normal D
4 1 15 No Control FALSE M 0 2 2 Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) D
5 4 21 No Control FALSE 25 NA NA D
6 4 20 No Control NA F 30 2 4 Drinking Alcohol - Impaired D
inj1 PED_STATE st rac1
1 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.strings
dat2 <- read.csv("data2.csv", header=T, na.strings="")
head(dat2)
mon hr acc alc sex spd axles door reg cond1 drug1
1 8 21 No Control TRUE F 0 2 2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) A
2 7 20 No Control FALSE M 900 2 2 <NA> Inattentive D
3 3 9 No Control FALSE F 100 2 2 2004 Normal D
4 1 15 No Control FALSE M 0 2 2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb) D
5 4 21 No Control FALSE 25 NA NA <NA> <NA> D
6 4 20 No Control NA F 30 2 4 <NA> Drinking Alcohol - Impaired D
inj1 PED_STATE st rac1
1 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
답변
나는 당신이 행 5 열 “성”에 대해 이야기하고 있다고 가정하고 있습니다. data2.csv 파일에서 셀에 공백이 포함되어 있으므로 R에 의해 비어있는 것으로 간주되지 않는 경우 일 수 있습니다.
또한 행 5 열 “axles”및 “door”에서 data2.csv에서 읽은 원래 값은 문자열 “NA”라는 것을 알았습니다. 아마도 그것들을 na.strings로 취급하고 싶을 것입니다. 이것을하기 위해,
dat2 <- read.csv("data2.csv", header=T, na.strings=c("","NA"))
편집하다:
data2.csv를 다운로드했습니다. 예, 5 행 “sex”열에 공백이 있습니다. 그래서 당신은
na.strings=c(""," ","NA")
답변
gsub를 사용하여 “”또는 공백과 같이 비어있는 여러 변형을 NA로 바꿀 수 있습니다.
data= data.frame(cats=c('', ' ', 'meow'), dogs=c("woof", " ", NA))
apply(data, 2, function(x) gsub("^$|^ $", NA, x))
답변
보다 눈 친화적 인 솔루션 dplyr은 다음과 같습니다.
require(dplyr)
## fake blank cells
iris[1,1]=""
## define a helper function
empty_as_na <- function(x){
if("factor" %in% class(x)) x <- as.character(x) ## since ifelse wont work with factors
ifelse(as.character(x)!="", x, NA)
}
## transform all columns
iris %>% mutate_each(funs(empty_as_na))
열의 하위 집합에만 수정 사항을 적용하려면 dplyr의 열 일치 구문을 사용하여 관심있는 열을 지정할 수 있습니다. 예:mutate_each(funs(empty_as_na), matches("Width"), Species)
테이블에 날짜가 포함되어있는 경우 보다 형식이 안전한 버전을 사용하는 것을 고려해야합니다.ifelse
답변
이것은 트릭을 할 것입니다
dat <- dat %>% mutate_all(na_if,"")
답변
최근에 비슷한 문제가 발생했는데 이것이 저에게 효과적이었습니다.
변수가 숫자 df$Var[df$Var == ""] <- NA이면 간단한 것으로 충분합니다. 그러나 변수가 요인 인 경우 먼저 문자로 변환 한 다음 ""셀을 원하는 값으로 바꾸고 다시 요인으로 변환해야합니다. 따라서 귀하의 Sex변수가 요인이라고 가정하고 빈 셀을 바꾸려면 다음을 수행합니다.
df$Var <- as.character(df$Var)
df$Var[df$Var==""] <- NA
df$Var <- as.factor(df$Var)
답변
내 함수는 외부 파일을 읽기 위해 haven 또는 foreign 패키지를 사용하는 경우 요인, 문자 벡터 및 잠재적 속성을 고려합니다. 또한 다른 자체 정의 na.string을 일치시킬 수 있습니다. 모든 열을 변환하려면 lappy를 사용하십시오.df[] = lapply(df, blank2na, na.strings=c('','NA','na','N/A','n/a','NaN','nan'))
댓글 더보기 :
#' Replaces blank-ish elements of a factor or character vector to NA
#' @description Replaces blank-ish elements of a factor or character vector to NA
#' @param x a vector of factor or character or any type
#' @param na.strings case sensitive strings that will be coverted to NA. The function will do a trimws(x,'both') before conversion. If NULL, do only trimws, no conversion to NA.
#' @return Returns a vector trimws (always for factor, character) and NA converted (if matching na.strings). Attributes will also be kept ('label','labels', 'value.labels').
#' @seealso \code{\link{ez.nan2na}}
#' @export
blank2na = function(x,na.strings=c('','.','NA','na','N/A','n/a','NaN','nan')) {
if (is.factor(x)) {
lab = attr(x, 'label', exact = T)
labs1 <- attr(x, 'labels', exact = T)
labs2 <- attr(x, 'value.labels', exact = T)
# trimws will convert factor to character
x = trimws(x,'both')
if (! is.null(lab)) lab = trimws(lab,'both')
if (! is.null(labs1)) labs1 = trimws(labs1,'both')
if (! is.null(labs2)) labs2 = trimws(labs2,'both')
if (!is.null(na.strings)) {
# convert to NA
x[x %in% na.strings] = NA
# also remember to remove na.strings from value labels
labs1 = labs1[! labs1 %in% na.strings]
labs2 = labs2[! labs2 %in% na.strings]
}
# the levels will be reset here
x = factor(x)
if (! is.null(lab)) attr(x, 'label') <- lab
if (! is.null(labs1)) attr(x, 'labels') <- labs1
if (! is.null(labs2)) attr(x, 'value.labels') <- labs2
} else if (is.character(x)) {
lab = attr(x, 'label', exact = T)
labs1 <- attr(x, 'labels', exact = T)
labs2 <- attr(x, 'value.labels', exact = T)
# trimws will convert factor to character
x = trimws(x,'both')
if (! is.null(lab)) lab = trimws(lab,'both')
if (! is.null(labs1)) labs1 = trimws(labs1,'both')
if (! is.null(labs2)) labs2 = trimws(labs2,'both')
if (!is.null(na.strings)) {
# convert to NA
x[x %in% na.strings] = NA
# also remember to remove na.strings from value labels
labs1 = labs1[! labs1 %in% na.strings]
labs2 = labs2[! labs2 %in% na.strings]
}
if (! is.null(lab)) attr(x, 'label') <- lab
if (! is.null(labs1)) attr(x, 'labels') <- labs1
if (! is.null(labs2)) attr(x, 'value.labels') <- labs2
} else {
x = x
}
return(x)
}
답변
당신은 또한 사용할 수 mutate_at있는dplyr
dat <- dat %>%
mutate_at(vars(colnames(.)),
.funs = funs(ifelse(.=="", NA, as.character(.))))
변경할 개별 열 선택 :
dat <- dat %>%
mutate_at(vars(colnames(.)[names(.) %in% c("Age","Gender")]),
.funs = funs(ifelse(.=="", NA, as.character(.))))
(위의 dplyr 0.8.0) 에서 이것이 작성되어야하는 방식이 변경되었습니다. 그것이 전에 funs()년 .funs (funs(name = f(.)). 대신 funs, 이제 우리는list (list(name = ~f(.)))
열 이름을 나열하는 훨씬 더 간단한 방법도 있습니다. (열 이름과 열 인덱스 모두 작동)
dat <- dat %>%
mutate_at(.vars = c("Age","Gender"),
.funs = list(~ifelse(.=="", NA, as.character(.))))
