Question

开始，示例数据集：

x <- data.frame(v1=1:5,v2=1:5,v3=1:5,
v4=c("Bob","Green","Curley","Banana","No"), 
v5=c("Hello","This question is awful, Mad",NA,"Help","Me"))

我有一个包含大量数字和字符变量（调查数据）的大型数据集。这些反应的内容和长度差别很大;这些变量的顺序也是如此。我正在尝试找到一种方法来选择我的数据集中的所有字符变量，然后设置对字母“N”/“另一项”的任何响应（同时保持NA值不变）。

在社区中的其他用户的帮助下，我可以用NA或“N”等填充所有这些字符变量：

x[,sapply(x, is.character)] <- "N"

但是，我真的希望能够保留数据中存在的那些NA值 - 就像这样（我还不熟悉应用函数）：

x[ #Contains ANY Text# ,sapply(x, is.character)] <- "NA"

我没有找到任何可以让我找到行/列中的任何和所有文本的内容？看起来像GREP这样的东西只适用于我所知的特定字符串。我也不确定上述功能的格式是否正确，所以如果我在放置#Contains ANY text＃参数时出错，请告诉我。

提前致谢全部！

Answer 1

data.frame是一个列表，因此可以使用lapply更改其列。

在这里，我们可以将x分组到字符列，然后lapply将它们替换为我们想要的非NA值。

x <- data.frame(v1=1:5,v2=1:5,v3=1:5,
                v4=c("Bob","Green","Curley","Banana","No"), 
                v5=c("Hello","This question is awful, Mad",NA,"Help","Me"),
                stringsAsFactors = FALSE) # your original data.frame had factors
x
#   v1 v2 v3     v4                          v5
# 1  1  1  1    Bob                       Hello
# 2  2  2  2  Green This question is awful, Mad
# 3  3  3  3 Curley                        <NA>
# 4  4  4  4 Banana                        Help
# 5  5  5  5     No                          Me

is_char_col <- sapply(x, is.character)
is_char_col
#    v1    v2    v3    v4    v5 
# FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

使用replace：

x[is_char_col] <- lapply(x[is_char_col], function(k) replace(k, !is.na(k), "N"))
x
#   v1 v2 v3 v4   v5
# 1  1  1  1  N    N
# 2  2  2  2  N    N
# 3  3  3  3  N <NA>
# 4  4  4  4  N    N
# 5  5  5  5  N    N

如果替换逻辑实际上更复杂，您可以修改lapply内的匿名函数。

Answer 2

这是使用@effel提到的通用函数的方法。

jar

通过数据集

2 个答案: