Question

我在R中组合了几个大型数据集，其中缺失值用“。”表示。我想做一个批量查找和替换“。”在整个数据集中使用“NA”（有大约35列，数十万行）。我已在单个列中尝试了ifelse语句，但列的类在此过程中因因子而异。当我转换回因子时，值已经改变。

示例data.frame：

SHARP_ID YEAR  CAL_DATE JUL_DAY ST_TIME OBS_INIT NOISE
23971_p7 2012 28-Jul-12     210     837   RP_CAW        1
23971_p7 2012  2-Jun-12     154     735   RP_CAW        4
23971_p5 2012 28-Jul-12     210     855   RP_CAW        1
23971_p10 2012 28-Jun-12     180    1012   RP_CAW        3
23971_p10 2012 28-Jul-12     210     813   RP_CAW        1
23971_p2 2012 28-Jun-12     180     856   RP_CAW        .
23971_p2 2012 28-Jun-12     180     856   RP_CAW        2
23971_p2 2012 28-Jul-12     210     921   RP_CAW        1
23971_p5 2012  2-Jun-12     154     753   RP_CAW        .
23971_p5 2012  2-Jun-12     154     753   RP_CAW        .

我尝试过使用ifelse，lapply和gsub，但是在所有情况下，列的模式（在本例中为NOISE）会因素而异。当我尝试将其切换回因子时，值会有所不同。例如：

> levels(d$NOISE)
[1] "." "0" "1" "2" "3" "4"
> class(d$NOISE)
[1] "factor"
> d$NOISE=ifelse(d$NOISE==".",as.factor("NA"),as.factor(d$NOISE))
> class(d$NOISE)
[1] "integer"
> d=RP12[,1:24]
> levels(d$NOISE)
[1] "." "0" "1" "2" "3" "4"
> class(d$NOISE)
[1] "factor"
> d$NOISE=ifelse(d$NOISE==".",as.factor("NA"),as.factor(d$NOISE))
> class(d$NOISE)
[1] "integer"
> d$NOISE=as.factor(d$NOISE)
> class(d$NOISE)
[1] "factor"
> levels(d$NOISE)
[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6"

我需要对此数据集中的大量值进行全面查找/替换，并且大多数时候它们将等同于Excel中的特定于单元格的查找和替换。这些数据库太大了，无法在Excel中处理，所以我在这里。我是R的数据管理新手，所以请耐心等待，非常感谢。

Answer 1

你的事情过于复杂：

d[d == "."] <- NA

如果不清楚，这里发生的是R检查数据帧中的每个值是否等于"."。然后，它会返回与原始尺寸相同的数据框，在满足条件的任何地方都会显示TRUE值，而{（1}}则不会。然后，您可以使用此数据框指示应替换访问原始值的哪些值，在这种情况下将替换为False。

无论班级如何，这都应该有效; NA和factor向量都将返回character并在适当的时候进行修改，而其他类将返回TRUE并传递。

修改：可重现的演示

FALSE

在R中的多个列中查找和替换

1 个答案: