我有一个名为“mat”的49952 obs的大数据框。 7597变量,我试图用零替换NA。以下是我的data.frame的示例:
A B C E F D Q Z . . .
1 1 1 0 NA NA 0 NA NA
2 0 0 1 NA NA 0 NA NA
3 0 0 0 NA NA 1 NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA NA
5 0 1 0 1 NA 0 NA NA
6 1 1 1 0 NA 0 NA NA
7 0 0 1 0 NA 1 NA NA
.
.
.
我需要快速的工具来替换它们。结果应如下所示:
A B C E F D Q Z . . .
1 1 1 0 0 0 0 0 0
2 0 0 1 0 0 0 0 0
3 0 0 0 0 0 1 0 0
4 0 0 0 0 0 0 0 0
5 0 1 0 1 0 0 0 0
6 1 1 1 0 0 0 0 0
7 0 0 1 0 0 1 0 0
.
.
.
我已经尝试lapply(mat, function(x){replace(x, is.na(x),0)})
- 无法正常工作 - mat[is.na(mat)] <- 0
- 错误且可能太慢 - 而且link - 也不起作用。
@Sotos已经告诉我plyr::rbind.fill(lapply(L, as.data.frame))
但它不起作用,因为它使data.frame有379485344个观测值和1个变量(即49952x7597),所以我还要将其转发回来。有没有更好的方法呢?
我的data.frame的真实结构:
> str(mat)
'data.frame': 49952 obs. of 7597 variables:
$ 6794602 : num 1 NA NA NA NA 0 0 0 0 0 ...
$ 1008667 : num NA 1 0 NA NA 0 0 0 0 0 ...
$ 8009082 : num NA 0 1 NA NA NA NA NA NA NA ...
$ 6740421 : num NA NA NA 1 NA 0 0 0 0 0 ...
$ 6777805 : num NA NA NA NA 1 NA NA NA NA NA ...
$ 1001682 : num NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 ...
$ 1001990 : num NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 ...
$ 1002541 : num NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 ...
$ 1002790 : num NA NA NA NA NA 0 0 0 0 0 ...
注意:
当我尝试mat[is.na(mat)] <- 0
时发出警告:
> mat[is.na(mat)] <- 0
Warning messages:
1: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = 0) :
invalid factor level, NA generated
2: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = 0) :
invalid factor level, NA generated
> nlevels(mat)
[1] 0
使用mat[is.na(mat)] <- 0
后的Data.frame mat:
> str(mat)
'data.frame': 49952 obs. of 7597 variables:
$ 6794602 : num 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 1008667 : num 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 8009082 : num 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 6740421 : num 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ...
$ 6777805 : num 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ...
$ 1001682 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 1001990 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 1002541 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ 1002790 : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
所以问题是:
mat[is.na(mat)] <- 0
之后的数据看起来像我想要的,但是有太多的值,所以我无法检查它们是否正常。答案 0 :(得分:6)
尝试以下方法:
blue screen
答案 1 :(得分:1)
如果怀疑某些列是因素,您可以使用以下代码检测并将其更改为数字。
inx <- sapply(mat, inherits, "factor")
mat[inx] <- lapply(mat[inx], function(x) as.numeric(as.character(x)))
然后尝试以下方法。
mat[] <- lapply(mat, function(x) {x[is.na(x)] <- 0; x})
mat
这是数据。
mat <-
structure(list(A = c(1L, 0L, 0L, NA, 0L, 1L, 0L), B = c(1L, 0L,
0L, NA, 1L, 1L, 0L), C = c(0L, 1L, 0L, NA, 0L, 1L, 1L), E = c(NA,
NA, NA, NA, 1L, 0L, 0L), F = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), D = c(0L, 0L, 1L, NA,
0L, 0L, 1L), Q = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_), Z = c(NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_,
NA_real_, NA_real_, NA_real_)), .Names = c("A", "B", "C", "E",
"F", "D", "Q", "Z"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6",
"7"), class = "data.frame")
答案 2 :(得分:0)
请参阅我的详细答案here。
#install.packages("xlsx")
library(xlsx)
extracted_df <- read.xlsx("test.xlsx", sheetName='Sheet1', stringsAsFactors=FALSE)
# Replace all NAs in a data frame with "G" character
extracted_df[is.na(extracted_df)] <- "G"