我的数据中有些列混合了library.sort(function(a, b){
var tA = a.title.toUpperCase();
var tB = b.title.toUpperCase();
if (tA < tB) {
return -1;
}
if (tA > tB) {
return 1;
}
return 0;
})
和character数据。例如：
numeric所有传感器值应为Sensor Sensor2 Sensor3
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
5 5 Fail
6 5 Fail
8 5 Fail
，但R会自动将Sensor1和Sensor3作为numeric值。我想将“失败”替换为character或某些数值，或将整个列类型更改为数字类型，以便“失败”将自动更改为NA。
我的问题是我的数据集非常大（传感器数据每秒生成一次，有200多个变量）。我想识别包含“失败”的所有列，并将这些列更改为NA类型。
这就是我尝试过的：我写了一个函数
numeric此功能有效，但唯一的问题是整个数据框已更改为function(mydata, value1, value2){
mydata <- data.frame(lapply(mydata, function(x){
gsub(value1, value2 ,x)
}))
}
类型。我有factor和numeric的混合，我希望保持数据类型正确。所以我试过
character这会将我的所有列都更改为 function(mydata, value1, value2){
mydata <- data.frame(lapply(mydata, function(x){
is.numeric(gsub(value1, value2 ,x))
}))
}
，因此我错过了所有numeric列信息。
如何仅识别“失败”列并仅对这些列进行更改并使用更改更新我的数据框？感谢。
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我使用
创建示例数据data <- read.table(text = "Sensor Sensor2 Sensor3
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
Fail 5 Fail
5 5 Fail
6 5 Fail
8 5 Fail",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
data$char <- letters[1:nrow(data)]
最后一行引入了一个不应转换为数字的附加列。
请注意，我使用stringsAsFactors = FALSE来确保没有列成为因素。在进行转换之前，您还应该检查数据中是否包含任何因子变量。
第一步是识别某处包含"Fail"的列：
fail_cols <- sapply(data, function(x) any(grepl("Fail", x)))
然后，我定义了一个用"Fail"替换NA并转换为数字的函数：
to_num <- function(x) {
as.numeric(gsub("Fail", NA, x))
}
请注意，我使用的是as.numeric()，而不是is.numeric()。前者转换为数字，后者检查变量是数字。
此功能现在仅应用于包含"Fail"的数据框的那些列：
data[fail_cols] <- lapply(data[fail_cols], to_num)
data
## Sensor Sensor2 Sensor3 char
## 1 NA 5 NA a
## 2 NA 5 NA b
## 3 NA 5 NA c
## 4 NA 5 NA d
## 5 5 5 NA e
## 6 6 5 NA f
## 7 8 5 NA g
您已在问题中指出，仅使用as.numeric()代替to_num()会产生相同的结果。然而，它会发出警告信息的缺点。为了避免这些，定义to_num()可能仍然有帮助。