Question

我正在使用数据集房价：高级回归技术，其中包括多个因子变量，这些变量在其级别中具有NA。考虑PoolQL，Alley和MiscFeatures列。我想在一个函数中用NA替换所有这些None，但我没有这样做。到目前为止试过这个：

MissingLevels <- function(x){
  for(i in names(x)){
  levels <- levels(x[i])
  levels[length(levels) + 1] <- 'None'
  x[i] <- factor(x[i], levels = levels)
  x[i][is.na(x[i])] <- 'None'
  return(x)
  }
}

MissingLevels(df[,c('Alley', 'Fence')])

apply(df[,c('Alley', 'Fence')], 2, MissingLevels)

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

Answer 1

有几种方法，例如：

env_vars

选项1：使用x <- data.frame(another = 1:3, Alley = c("A", "B", NA), Fence = c("C", NA, NA))包

forcats

选项2：

x[,c("Alley", "Fence")] <- lapply(x[,c("Alley", "Fence")], fct_explicit_na, na_level = "None")

  another Alley Fence
1       1     A     C
2       2     B  None
3       3  None  None

PS：第二个答案的灵感来自@G。格洛腾迪克发表replace <NA> in a factor column in R

使用“无”更换NA因子级别的多个列

1 个答案: