Question

我是r的新手。我有一个数据框，每4个不同的任务/度量（列中）显示每个参与者{在行中8 trials。我想remove outliers*（每个参与者的每个任务）并将它们转换为NA，同时保留预先存在的NA。

我正在使用的代码如下;它抛弃了预先存在的NAs（即原始数据帧中存在的NA），另外的结果是我无法获得数据帧（它不会接受as.data.frame）我认为是因为尺寸不等。我认为问题是移除异常值函数但是

我认为当对NAs的操作属于一个函数时，它只是说明如何在函数应用程序中处理NAs，并且
我试图改变整个na.rm = FALSE变化的函数但不会运行。任何帮助非常感谢。

fname =＆＃34; VSA perceptual controls_right.csv＆＃34; ctrl_vsa_trials = read.csv（fname，header = TRUE，stringsAsFactors = FALSE，na.strings = c（＆＃34;＆＃34;））

remove_outliers = function(x, na.rm = TRUE, ...){
  qnt = quantile(x, probs = c(.25, .75), na.rm = na.rm, ...)
  H = 1.5 * IQR(x, na.rm = na.rm)
  y = x
  y[x < (qnt[1] - H)] = NA
  y[x > (qnt[2] + H)] = NA
  y
}

ctrl_vsa_trials_clean = aggregate(cbind(Pre_first,Post_first,Pre_adj,Post_adj) ~ Ppt, ctrl_vsa_trials, remove_outliers, na.action = NULL)

这是由于我对测量设备的问题，我认为这是合理的！

Answer 1

我不确定我是否理解您确切需要的内容，但如果您尝试的是使用已清理的列替换列，则可以尝试以下操作：

ctrl_vsa_trials_clean <- ctrl_vsa_trials
cols <- c("Pre_first", "Post_first", "Pre_adj", "Post_adj")
ctrl_vsa_trials_clean[, cols] <- apply(ctrl_vsa_trials_clean[, cols], 2, 
                                       remove_outliers)

在保留现有NAs的同时将异常值更改为NAs

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