Question

这是我到目前为止所做的数据是数字数据类型

if (is.na(data) || attribute==0){replace(data,NA)}

它给我错误消息

replace（attribute，NA）错误：缺少参数“值”，没有默认值

Answer 1

使用mutate_all：

library(dplyr)

df %>%
  mutate_all(~replace(., . == 0, NA))

或使用mutate_if为安全起见：

df %>%
  mutate_if(is.numeric, ~replace(., . == 0, NA))

请注意，由于我们还是用NA代替，因此无需检查NA。

输出：

> df %>%
+   mutate_all(~replace(., . == 0, NA))
    X  Y    Z
1   1  5 <NA>
2   4  4    2
3   2  3    2
4   5  5    2
5   5  3 <NA>
6  NA  4 <NA>
7   3  3    1
8   5  3    2
9   3  1    1
10  2 NA    5
11  5  5 <NA>
12  2  5    2
13  4  4    4
14  3  4 <NA>
15 NA NA    3
16  5  2    1
17  1  4 <NA>
18 NA  1    4
19  1  1    5
20  5  1    2

> df %>%
+   mutate_if(is.numeric, ~replace(., . == 0, NA))
    X  Y Z
1   1  5 0
2   4  4 2
3   2  3 2
4   5  5 2
5   5  3 0
6  NA  4 0
7   3  3 1
8   5  3 2
9   3  1 1
10  2 NA 5
11  5  5 0
12  2  5 2
13  4  4 4
14  3  4 0
15 NA NA 3
16  5  2 1
17  1  4 0
18 NA  1 4
19  1  1 5
20  5  1 2

数据：

set.seed(123)
df <- data.frame(X = sample(0:5, 20, replace = TRUE),
                 Y = sample(0:5, 20, replace = TRUE),
                 Z = as.character(sample(0:5, 20, replace = TRUE)))

Answer 2

假设data是dataframe，则可以使用sapply根据一组过滤器更新值：

new.data = as.data.frame(sapply(data,FUN= function(x) replace(x,is.na(x) | x == 0)))

Answer 3

您可以直接使用replace，而无需任何其他功能/软件包：

data <- replace(data, data == 0, NA)

现在假设data是您的数据帧。

否则，您可以简单地插入列名，例如如果您的数据框为df，列名称为data：

df$data <- replace(df$data, df$data == 0, NA)

Answer 4

tidyr :: replace_na（）就是这样：https://tidyr.tidyverse.org/reference/replace_na.html

如何用R中的NA替换0或缺失值

4 个答案: