Question

我有一个看起来像这样的数据框

 id   col1
  1     4
  2     -
  3     +
  4     _
  5     N
  6     text-abc
  7     50

我的目标是拥有一个看起来像这样的数据框：

我想保持数值不变，然后将“-”，“ +”，“ _”，“ N”和“ text-abc”转换为零。也就是说，我只希望数值位于此列中，将文本和其他字符串转换为零，并保持数值不变。这是一个很长的列（即数千行），并且可能包含其他不必要的文本。

要修复，我尝试使用以下方法手动进行操作：

  df$col1 <- gsub("text-abc", 0, df$col1)
  df$col1 <- gsub("+", 0, df$col1)
  df$col1 <- gsub("-", 0, df$col1)
  df$col1 <- gsub("_", 0, df$col1)
  df$col1 <- gsub("N", 0, df$col1)

但是，如上所述，这对于大数据集不切实际。因此，我尝试了以下操作：

  df$col1 <- gsub("[^[[:alnum:]]", 0, df$col1)

但是它只是将“ text-abc”更改为“ text0abc”，而不是将整个内容变为0。理想情况下，我希望该列仅包含数字值。

任何帮助将不胜感激。非常感谢您抽出宝贵的时间！

Answer 1

我们可以使用as.numeric来将非数字列更改为NA，然后将那些NA的值转换为0，而不是逐个转换列。

df$col1 <- as.numeric(df$col1)

#Use this if `col1` is factor
#df$col1 <- as.numeric(as.character(df$col1))

df$col1[is.na(df$col1)] <- 0

df

#  id col1
#1  1    4
#2  2    0
#3  3    0
#4  4    0
#5  5    0
#6  6    0
#7  7   50

Answer 2

我们可以使用正则表达式来做到这一点

df$col1[!grepl('^[0-9]+$', df$col1)] <- 0
df$col1 <- as.numeric(df$col1)
df
#  id col1
#1  1    4
#2  2    0
#3  3    0
#4  4    0
#5  5    0
#6  6    0
#7  7   50

数据

df <- structure(list(id = 1:7, col1 = c("4", "-", "+", "_", "N", "text-abc", 
   "50")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

使用gsub删除字符串而不是数字

2 个答案:

数据