Question

我有一个逻辑类型列Self_Employed，值为TRUE和FALSE，它缺少值，表示说“ An Employee”不是自雇人士。我想在列中插入“缺少”类别

class(df$Self_Employed)
[1] "logical"

levels(df$Self_Employed)
NULL

sum(is.na(df$Self_Employed))
[1] 210

table(df$Self_Employed)
 FALSE   TRUE 
  1561    271

将类设为“逻辑”，级别为NULL，缺失总和为210，表显示的是对与否。

估算丢失首先，我转换为因数，然后估算出缺失值，但未填满，仅显示NA且水平仅表示TRUE和FALSE

df$Self_Employed <- as.factor(df$Self_Employed)
levels(df$Self_Employed)[levels(df$Self_Employed)=="" ] <- "SE_Missing"

levels(df$Self_Employed)
[1] "FALSE" "TRUE"

仅显示True和False的级别，而is.na则显示相同的210

df$Self_Employed <- factor(df$Self_Employed,levels=c('FALSE','TRUE',''),labels=c('Yes','No','SE_Missing'))

如何填补缺失的因素

我需要将True转换为“是”，将False转换为“ No”，将NA转换为“ SE_Missing”

Answer 1

我认为您无需将因素归因于此。这是一个使用虚拟数据集的示例

library(dplyr)
df %>%
  mutate(b = case_when(b ~ "Yes", 
                       !b ~ "No", 
                       TRUE ~ "SE_Missing"))

#  a          b
#1 1        Yes
#2 2        Yes
#3 3         No
#4 4 SE_Missing
#5 5         No
#6 6 SE_Missing

或者使用嵌套的ifelse，也可以将其集成到mutate中

with(df, ifelse(is.na(b), "SE_Missing", ifelse(b, "Yes", "No")))
#[1] "Yes"    "Yes"    "No"    "SE_Missing" "No"    "SE_Missing"

数据

df <- data.frame(a = 1:6, b = c(TRUE, TRUE, FALSE, NA, FALSE, NA))

#  a     b
#1 1  TRUE
#2 2  TRUE
#3 3 FALSE
#4 4    NA
#5 5 FALSE
#6 6    NA

如何处理R中逻辑类型列中的缺失值

1 个答案: