Remplacement des valeurs de caractères par NA dans une trame de données

Question

J'ai une trame de données contenant (dans des endroits aléatoires) une valeur de caractère (disons "foo") que je veux remplacer par un NA.

Quelle est la meilleure façon de le faire sur l'ensemble du cadre de données ?

Answer 1

Ceci :

df[ df == "foo" ] <- NA

Answer 2

Une façon de pincer cela dans le bourgeon est de convertir ce caractère en NA lorsque vous lisez les données en premier lieu.

df <- read.csv("file.csv", na.strings = c("foo", "bar"))

Answer 3

En utilisant dplyr::na_if, vous pouvez remplacer des valeurs spécifiques par NA. Dans ce cas, ce serait "foo".

library(dplyr)
set.seed(1234)

df <- data.frame(
  id = 1:6,
  x = sample(c("a", "b", "foo"), 6, replace = T),
  y = sample(c("c", "d", "foo"), 6, replace = T),
  z = sample(c("e", "f", "foo"), 6, replace = T),
  stringsAsFactors = F
)
df
#>   id   x   y   z
#> 1  1   a   c   e
#> 2  2   b   c foo
#> 3  3   b   d   e
#> 4  4   b   d foo
#> 5  5 foo foo   e
#> 6  6   b   d   e

na_if(df$x, "foo")
#> [1] "a" "b" "b" "b" NA  "b"

Si vous devez le faire pour plusieurs colonnes, vous pouvez passer de "foo" partir de mutate avec across (mis à jour pour dplyr v1.0.0+).

df %>%
  mutate(across(c(x, y, z), na_if, "foo"))
#>   id    x    y    z
#> 1  1    a    c    e
#> 2  2    b    c <NA>
#> 3  3    b    d    e
#> 4  4    b    d <NA>
#> 5  5 <NA> <NA>    e
#> 6  6    b    d    e

Answer 4

Une autre option est is.na<- :

is.na(df) <- df == "foo"

Notez que son utilisation peut sembler un peu contre-intuitive, mais il attribue en fait NA valeurs à df à l'indice sur le côté droit.

Answer 5

Cela pourrait être fait avec dplyr::mutate_all() et replace :

library(dplyr)
df <- data_frame(a = c('foo', 2, 3), b = c(1, 'foo', 3), c = c(1,2,'foobar'),  d = c(1, 2, 3))

> df
# A tibble: 3 x 4
     a     b      c     d
  <chr> <chr>  <chr> <dbl>
1   foo     1      1     1
2     2   foo      2     2
3     3     3 foobar     3


df <- mutate_all(df, funs(replace(., .=='foo', NA)))

> df
# A tibble: 3 x 4
      a     b      c     d
  <chr> <chr>  <chr> <dbl>
1  <NA>     1      1     1
2     2  <NA>      2     2
3     3     3 foobar     3

Une autre option dplyr est :

df <- na_if(df, 'foo')