Заменить все 0 значений на NA
У меня есть датафрейм с некоторыми числовыми столбцами. Некоторая строка имеет значение 0, которое следует рассматривать как нулевое в статистическом анализе. Какой самый быстрый способ заменить все значение 0 на NULL в R?
Ответы на вопрос(7)
dplyr::na_if() это вариант:
df <- data_frame(col1 = c(1, 2, 3, 0),
col2 = c(0, 2, 3, 4),
col3 = c(1, 0, 3, 0),
col4 = c('a', 'b', 'c', 'd'))
na_if(df, 0)
# A tibble: 4 x 4
col1 col2 col3 col4
<dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 1 NA 1 a
2 2 2 NA b
3 3 3 3 c
4 NA 4 NA d
Замена всех нулей на NA:
df[df == 0] <- NA
Объяснение
1. НетNULL чем вы хотите заменить нули. Как говорится в?'NULL',
NULL представляет нулевой объект в R
который уникален и, я думаю, может рассматриваться как самый неинформативный и пустой объект.1 Тогда не удивительно, что
data.frame(x = c(1, NULL, 2))
# x
# 1 1
# 2 2
То есть R не резервирует места для этого нулевого объекта.2 Между тем, глядя на?'NA' Мы видим, чт
NA - это логическая константа длины 1, которая содержит индикатор отсутствующего значения. NA может быть приведен к любому другому векторному типу, кроме raw.
Важно,NA имеет длину 1, так что R резервирует некоторое пространство для него. Например.
data.frame(x = c(1, NA, 2))
# x
# 1 1
# 2 NA
# 3 2
Кроме того, структура фрейма данных требует, чтобы все столбцы имели одинаковое количество элементов, чтобы не было «дыр» (т. Е.,NULL значения)
Теперь вы можете заменить нули наNULL в кадре данных в смысле полного удаления всех строк, содержащих хотя бы один ноль. При использовании, например,var, cov, илиcor, это фактически эквивалентно первой замене нулей наNA и установка значенияuse как"complete.obs". Однако, как правило, это неудовлетворительно, так как приводит к дополнительной потере информации.
2. Вместо запуска какого-то цикла, в решении, которое я использую,df == 0 векторизация.df == 0 возвращает (попробуйте) матрицу того же размера, что иdf, с записямиTRUE а такжеFALSE. Кроме того, нам также разрешено передавать эту матрицу в подмножество[...] (видеть?'['). Наконец, пока результатdf[df == 0] интуитивно понятен, может показаться странным, чтоdf[df == 0] <- NA дает желаемый эффект. Оператор присваивания<- действительно не всегда такой умный и не работает таким образом с некоторыми другими объектами, но он работает с фреймами данных; видеть?'<-'.
1 Пустое множество в теории множеств кажется как-то связанным.
2 Еще одно сходство с теорией множеств: пустое множество является подмножеством каждого множества, но мы не оставляем для него места.
Ты можешь заменить0 сNA только в числовых полях (т.е. исключая такие вещи, как факторы), но работает по столбцам:
col[col == 0 & is.numeric(col)] <- NA
С помощью функции вы можете применить ее ко всему фрейму данных:
changetoNA <- function(colnum,df) {
col <- df[,colnum]
if (is.numeric(col)) { #edit: verifying column is numeric
col[col == -1 & is.numeric(col)] <- NA
}
return(col)
}
df <- data.frame(sapply(1:5, changetoNA, df))
Хотя ты мог бы заменить1:5 с количеством столбцов в вашем фрейме данных или с1:ncol(df).
1:5 с1:ncol(df) в конце. Я не хотел делать уравнение слишком сложным или трудным для чтения.1:5 на номера столбцов, которые вы хотите изменить, как12:15, но если вы хотите подтвердить, что это повлияет только на числовые столбцы, просто заключите вторую строку функции в оператор if, например так:if (is.numeric(col)) { col[col == -1 & is.numeric(col)] <- NA }.что ваш data.frame представляет собой смесь разных типов данных, и не все столбцы нужно изменять.
чтобы изменить только столбцы с 12 по 18 (из общего числа 21), просто сделайте это
df[, 12:18][df[, 12:18] == 0] <- NA
[<- функция:
Образец фрейма данныхdat (бесстыдно скопировано с ответа Чейза):
dat
x y
1 0 2
2 1 2
3 1 1
4 2 1
5 0 0
Нули можно заменить наNA посредствомis.na<- функция:
is.na(dat) <- !dat
dat
x y
1 NA 2
2 1 2
3 1 1
4 2 1
5 NA NA
#Sample data
set.seed(1)
dat <- data.frame(x = sample(0:2, 5, TRUE), y = sample(0:2, 5, TRUE))
#-----
x y
1 0 2
2 1 2
3 1 1
4 2 1
5 0 0
#replace zeros with NA
dat[dat==0] <- NA
#-----
x y
1 NA 2
2 1 2
3 1 1
4 2 1
5 NA NA
и поскольку данное решение data.frame не работает с data.table, я предлагаю решение ниже.
В основном используйте:= оператор ->DT[x == 0, x := NA]
library("data.table")
status = as.data.table(occupationalStatus)
head(status, 10)
origin destination N
1: 1 1 50
2: 2 1 16
3: 3 1 12
4: 4 1 11
5: 5 1 2
6: 6 1 12
7: 7 1 0
8: 8 1 0
9: 1 2 19
10: 2 2 40
status[N == 0, N := NA]
head(status, 10)
origin destination N
1: 1 1 50
2: 2 1 16
3: 3 1 12
4: 4 1 11
5: 5 1 2
6: 6 1 12
7: 7 1 NA
8: 8 1 NA
9: 1 2 19
10: 2 2 40
for (j in names(DT)); set(DT,which(DT[[j]] == 0),j,NA). ВидетьВо для более подробного обсуждения использования data.table для поиска и замены значений.