Question

我有一个数据框列表，都包含数字数据。我将如何更改内部data.frames，使NA值= 0和任何＆gt;或= 1，等于1.基本上，转换为零和一的data.frames。

一个简单的例子。

x <- list()
x$a <- data.frame(c(NA, NA, 7, 7, NA), c(1,1,NA,NA,NA))
x$b <- data.frame(c(NA, NA, 7, 7, NA), c(1,1,NA,NA,NA))
x$c <- data.frame(c(NA, NA, 7, 7, NA), c(1,1,NA,NA,NA))

一般来说，如果我只做一个，我会做一些事情：

x$a[x$a >= 1] <- 1
x[is.na(x$a)] <- 0

现在，我如何在整个列表中应用它？

更新：任何人都想用ldply（）添加一个解决方案吗？

Answer 1

可能有一个更短/更有效的解决方案，但这有效：

lapply(x, function(y) {y[y >= 1] <- 1; y[is.na(y)] <- 0; y})

Answer 2

Nest适用于lapply：

lapply(x, function(x) 
    apply(x, 2, function(y) ifelse(is.na(y), 0, ifelse(y >= 1, 1, y))
    )
)

Answer 3

这是另一种非常令人费解的方式。它的工作原理是首先将所有NA替换为0，然后选择最小的数字和1.这只是为了说明和乐趣，不建议使用，因为它是噩梦般的代码来维护！

lapply(lapply(x, function(y) replace(y, is.na(y), 0)), sapply, pmin, 1)

在列表中执行操作

3 个答案: