Question

我有一个数据框，其中包含许多不同类型的列。我想用相应类的NA替换每一列。

例如：

df = data_frame(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c"))

df[, 1:2] <- NA

产生一个具有两个逻辑列的数据框，而不是数字和字符。我知道我可以告诉R：

df[,1] = as.numeric(NA)
df[,2] = as.character(NA)

但是，如何对所有可能类型的NA的所有列进行循环处理呢？

Answer 1

您可以使用此“技巧”：

df[1:nrow(df),1] <- NA
df[1:nrow(df),2] <- NA

[1:nrow(df),]基本上告诉R用NA替换列中的所有值，并将逻辑NA强制转换为原始类型列，然后替换其他值。

另外，如果您有很多要替换的列并且data_frame有很多行，我建议存储行索引并重用它们：

rowIdxs <- 1:nrow(df)
df[rowIdxs ,1] <- NA
df[rowIdxs ,2] <- NA
df[rowIdxs ,3] <- NA
...

@RonakShah巧妙建议，您也可以使用：

df[TRUE, 1] <- NA
df[TRUE, 2] <- NA
...

@Cath指出，当您选择多个列（例如，：

df[TRUE, 1:3] <- NA
# or
df[1:nrow(df), 1:3] <- NA

Answer 2

适用于所有列的另一种解决方案可以是指定非NA，并替换为NA，即

df[!is.na(df)] <- NA

给出，

# A tibble: 3 x 2
      x    y    
  <dbl> <chr>
1    NA <NA> 
2    NA <NA> 
3    NA <NA>

Answer 3

另一种在保留变量类的同时更改所有列的方法：

df[] <- lapply(df, function(x) {type <- class(x); x <- NA; class(x) <- type; x})

df
# A tibble: 3 x 2
#      x y    
#  <dbl> <chr>
#1    NA <NA> 
#2    NA <NA> 
#3    NA <NA>

@digEmAll在评论中得到通知，还有另一种类似但较短的方法：

df[] <- lapply(df, function(x) as(NA,class(x)))

Answer 4

使用 dplyr :: na_if ：

library(dplyr)

df %>% 
  mutate(x = na_if(x, x),
         y = na_if(y, y))

# # A tibble: 3 x 2
#       x y    
#   <dbl> <chr>
# 1    NA NA   
# 2    NA NA   
# 3    NA NA

如果我们只想将列的子集突变为 NA ，则：

# dataframe with extra column that stay unchanged
df = data_frame(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c"), z = c(4:6))

df %>% 
  mutate_at(vars(x, y), funs(na_if(.,.)))

# # A tibble: 3 x 3
#       x y         z
#   <dbl> <chr> <int>
# 1    NA NA        4
# 2    NA NA        5
# 3    NA NA        6

Answer 5

使用bind_cols()中的dplyr，您也可以这样做：

df <- data_frame(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c"))
classes <- sapply(df, class)
df[,1:2] <- NA

bind_cols(lapply(colnames(x), function(x){eval(parse(text=paste0("as.", classes[names(classes[x])], "(", df[,x],")")))}))

     V1 V2   
  <dbl> <chr>
1    NA NA   
2    NA NA   
3    NA NA

请注意，这将更改名称。

Answer 6

另一种使用dplyr的方法：

df <- tibble(x = c(1,2,3), y = c("a", "b", "c")) 
df
#> # A tibble: 3 x 2
#>       x y    
#>   <dbl> <chr>
#> 1     1 a    
#> 2     2 b    
#> 3     3 c

df %>% 
  mutate(across(everything(), ~as(NA, class(.x))))
#> # A tibble: 3 x 2
#>       x y    
#>   <dbl> <chr>
#> 1    NA <NA> 
#> 2    NA <NA> 
#> 3    NA <NA>

用相同类型的NA填充列的函数

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