我有一个函数,我应用于列并将结果放在另一列中,它有时会给我integer(0)
作为输出。所以我的输出列将是:
45
64
integer(0)
78
如何检测这些integer(0)
并将其替换为NA
?是否有类似is.na()
的内容会检测到它们?
编辑:好的我想我有一个可重复的例子:
df1 <-data.frame(c("267119002","257051033",NA,"267098003","267099020","267047006"))
names(df1)[1]<-"ID"
df2 <-data.frame(c("257051033","267098003","267119002","267047006","267099020"))
names(df2)[1]<-"ID"
df2$vals <-c(11,22,33,44,55)
fetcher <-function(x){
y <- df2$vals[which(match(df2$ID,x)==TRUE)]
return(y)
}
sapply(df1$ID,function(x) fetcher(x))
此sapply
的输出是问题的根源。
> str(sapply(df1$ID,function(x) fetcher(x)))
List of 6
$ : num 33
$ : num 11
$ : num(0)
$ : num 22
$ : num 55
$ : num 44
我不希望这是一个列表 - 我想要一个向量,而不是num(0)
我想要NA
(注意这个玩具数据中它给出num(0)
- 在我的它给出的真实数据(integer(0)
)。
答案 0 :(得分:5)
这是一种方法(a)将integer(0)
替换为NA
,(b)将列表转换为矢量。
# a regular data frame
> dat <- data.frame(x = 1:4)
# add a list including integer(0) as a column
> dat$col <- list(45,
+ 64,
+ integer(0),
+ 78)
> str(dat)
'data.frame': 4 obs. of 2 variables:
$ x : int 1 2 3 4
$ col:List of 4
..$ : num 45
..$ : num 64
..$ : int
..$ : num 78
# find zero-length values
> idx <- !(sapply(dat$col, length))
# replace these values with NA
> dat$col[idx] <- NA
# transform list to vector
> dat$col <- unlist(dat$col)
# now the data frame contains vector columns only
> str(dat)
'data.frame': 4 obs. of 2 variables:
$ x : int 1 2 3 4
$ col: num 45 64 NA 78
答案 1 :(得分:4)
最好在你的功能中执行此操作,我将其称为myFunctionForApply
但这是您当前的功能。在您返回之前,请检查长度,如果为0则返回NA
:
myFunctionForApply <- function(x, ...) {
# Do your processing
# Let's say it ends up in variable 'ret':
if (length(ret) == 0)
return(NA)
return(ret)
}