我的数据如下：
var1 var2 var3
1 9V .6V 77V
2 6V .3V 15V
3 9V .7V 114V
4 12V 1.0V 199V
5 14V 1.2V 245V
6 13V .8V 158V
7 11V .6V 136V
8 11V .7V 132V
9 12V .8V 171V
10 11V .7V 155V
11 13V .8V 166V
12 11V .7V 138V
13 11V .9V 173V
14 9V .8V 143V
15 8V .7V 105V
16 4V .4V 21V
17 8V .4V 26V
18 10V .8V 154V
19 9V .8V 130V
20 10V .7V 113V
21 10V .6V 102V
22 11V .8V 135V
23 9V .7V 120V
24 10V .7V 126V
25 7N .6N 124N
26 14N 1.1N 210N
最后两行包含N。我正在尝试将包含N的这些观察结果设置为NA。
我正在尝试将str_detect和str_replace组合使用，但似乎无法正常工作。
此外，我还有其他（非常少见）字母，即M和P-我想找到一种方法来设置观察值是否包含个字母，然后将该观察值设置为NA。即c(var1:var3) %in% str_detect(c("N", "M", "P")) ... str_replace_all。
数据：
structure(list(var1 = c("9V", "6V", "9V", "12V", "14V", "13V",
"11V", "11V", "12V", "11V", "13V", "11V", "11V", "9V", "8V",
"4V", "8V", "10V", "9V", "10V", "10V", "11V", "9V", "10V", "7N",
"14N", "7V", "5V", "7V", "9V", "8V", "8V", "5V", "4V", "4V",
"5V", "7V", "5V", "6V", "8V", "9V", "6V", "6V", "7V", "8V", "7V",
"8V", "8V", "7V", "8V"), var2 = c(".6V", ".3V", ".7V", "1.0V",
"1.2V", ".8V", ".6V", ".7V", ".8V", ".7V", ".8V", ".7V", ".9V",
".8V", ".7V", ".4V", ".4V", ".8V", ".8V", ".7V", ".6V", ".8V",
".7V", ".7V", ".6N", "1.1N", ".4V", ".3V", ".4V", ".6V", ".5V",
".6V", ".4V", ".3V", ".2V", ".3V", ".4V", ".3V", ".3V", ".5V",
".6V", ".4V", ".4V", ".4V", ".5V", ".4V", ".4V", ".5V", ".4V",
".4V"), var3 = c("77V", "15V", "114V", "199V", "245V", "158V",
"136V", "132V", "171V", "155V", "166V", "138V", "173V", "143V",
"105V", "21V", "26V", "154V", "130V", "113V", "102V", "135V",
"120V", "126V", "124N", "210N", "35V", "9V", "48V", "91V", "81V",
"80V", "14V", "11V", "7V", "13V", "34V", "18V", "15V", "58V",
"76V", "29V", "30V", "31V", "32V", "34V", "57V", "58V", "52V",
"49V")), row.names = c(NA, 50L), class = "data.frame")
答案 0 :(得分：2)
这是一种解决方案：
x[] <- lapply(x, function(s) ifelse(grepl("N$", s), NA_character_, s))
x
# var1 var2 var3
# 1 9V .6V 77V
# 2 6V .3V 15V
# 3 9V .7V 114V
# 4 12V 1.0V 199V
# 5 14V 1.2V 245V
# 6 13V .8V 158V
# 7 11V .6V 136V
# 8 11V .7V 132V
# 9 12V .8V 171V
# 10 11V .7V 155V
# 11 13V .8V 166V
# 12 11V .7V 138V
# 13 11V .9V 173V
# 14 9V .8V 143V
# 15 8V .7V 105V
# 16 4V .4V 21V
# 17 8V .4V 26V
# 18 10V .8V 154V
# 19 9V .8V 130V
# 20 10V .7V 113V
# 21 10V .6V 102V
# 22 11V .8V 135V
# 23 9V .7V 120V
# 24 10V .7V 126V
# 25 <NA> <NA> <NA>
# 26 <NA> <NA> <NA>
# 27 7V .4V 35V
# 28 5V .3V 9V
# 29 7V .4V 48V
# 30 9V .6V 91V
# 31 8V .5V 81V
# 32 8V .6V 80V
# 33 5V .4V 14V
# 34 4V .3V 11V
# 35 4V .2V 7V
# 36 5V .3V 13V
# 37 7V .4V 34V
# 38 5V .3V 18V
# 39 6V .3V 15V
# 40 8V .5V 58V
# 41 9V .6V 76V
# 42 6V .4V 29V
# 43 6V .4V 30V
# 44 7V .4V 31V
# 45 8V .5V 32V
# 46 7V .4V 34V
# 47 8V .4V 57V
# 48 8V .5V 58V
# 49 7V .4V 52V
# 50 8V .4V 49V
如果您的数据中有不想进行此替换的列，则只需使用一个子集：
x[2:3] <- lapply(x[2:3], ...)
变量：
library(dplyr)
x %>%
mutate_at(vars(var1, var2, var3), ~ if_else(grepl("N$", .), NA_character_, .))
# or, if all columns
x %>%
mutate_all(~ if_else(grepl("N$", .), NA_character_, .))
NA_character_的使用有两个方面：
character; dplyr版本中，其between函数要求参数“ yes”和“ no”的类相同，并且class(NA)不是{{1} }。答案 1 :(得分：1)
您只需将模式更改为“ N | M | P”：
dat <- structure(list(var1 = c("9V", "6V", "9V", "12V", "14V", "13V",
"11V", "11V", "12V", "11V", "13V", "11V", "11V", "9V", "8V",
"4V", "8V", "10V", "9V", "10V", "10V", "11V", "9V", "10V", "7N",
"14N", "7V", "5V", "7V", "9V", "8V", "8V", "5V", "4V", "4V",
"5V", "7V", "5V", "6V", "8V", "9V", "6V", "6V", "7V", "8V", "7V",
"8V", "8V", "7V", "8V"), var2 = c(".6V", ".3V", ".7V", "1.0V",
"1.2V", ".8V", ".6V", ".7V", ".8V", ".7V", ".8V", ".7V", ".9V",
".8V", ".7V", ".4V", ".4V", ".8V", ".8V", ".7V", ".6V", ".8V",
".7V", ".7V", ".6N", "1.1N", ".4V", ".3V", ".4V", ".6V", ".5V",
".6V", ".4V", ".3V", ".2V", ".3V", ".4V", ".3V", ".3V", ".5V",
".6V", ".4V", ".4V", ".4V", ".5V", ".4V", ".4V", ".5V", ".4V",
".4V"), var3 = c("77V", "15V", "114V", "199V", "245V", "158V",
"136V", "132V", "171V", "155V", "166V", "138V", "173V", "143V",
"105V", "21V", "26V", "154V", "130V", "113V", "102V", "135V",
"120V", "126V", "124N", "210N", "35V", "9V", "48V", "91V", "81V",
"80V", "14V", "11V", "7V", "13V", "34V", "18V", "15V", "58V",
"76V", "29V", "30V", "31V", "32V", "34V", "57V", "58V", "52V",
"49V")), row.names = c(NA, 50L), class = "data.frame")
library(stringr)
library(dplyr)
dat %>% mutate(var3 = str_replace_all(var3, c("N|M|P"), replacement = NA_character_))
答案 2 :(得分：1)
您尝试找出的dplyr-stringr解决方案如下：
library(stringr)
library(dplyr)
df1 %>%
mutate_at(vars(var1:var3),
list(~str_replace_all(., "N$|M$|P$", replacement = NA_character_)))
#> var1 var2 var3
#> 1 9V .6V 77V
#> 2 6V .3V 15V
#> 3 9V .7V 114V
#> 4 12V 1.0V 199V
#> 5 14V 1.2V 245V
## ...
#> 20 10V .7V 113V
#> 21 10V .6V 102V
#> 22 11V .8V 135V
#> 23 9V .7V 120V
#> 24 10V .7V 126V
#> 25 <NA> <NA> <NA>
#> 26 <NA> <NA> <NA>
#> 27 7V .4V 35V
#> 28 5V .3V 9V
#> 29 7V .4V 48V
#> 30 9V .6V 91V
## ...
#> 45 8V .5V 32V
#> 46 7V .4V 34V
#> 47 8V .4V 57V
#> 48 8V .5V 58V
#> 49 7V .4V 52V
#> 50 8V .4V 49V