Как заменить значения NA в таблице для выбранных столбцов

Есть много сообщений о замене значений NA. Я знаю, что можно заменить NA в следующей таблице/фрейме следующим образом:

x[is.na(x)]<-0

Но что, если я хочу ограничить его только определенными столбцами? Позвольте мне показать вам пример.

Сначала начнем с набора данных.

set.seed(1234)
x <- data.frame(a=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T),
                b=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T), 
                c=sample(c(1:5,NA), 10, replace=T))

Что дает:

    a  b  c
1   1 NA  2
2   2  2  2
3   2  1  1
4   2 NA  1
5  NA  1  2
6   2 NA  5
7   1  1  4
8   1  1 NA
9   2  1  5
10  2  1  1

Хорошо, поэтому я хочу ограничить замену столбцами "a" и "b". Моя попытка:

x[is.na(x), 1:2]<-0

x[is.na(x[1:2])]<-0

Что не работает.

Моя попытка data.table, где y<-data.table(x), очевидно, никогда не будет работать:

y[is.na(y[,list(a,b)]), ]

Я хочу передать столбцы внутри аргумента is.na, но это явно не сработает.

Я хотел бы сделать это в data.frame и data.table. Моя конечная цель состоит в том, чтобы перекодировать 1: 2 в 0: 1 в 'a' и 'b', сохраняя 'c' так, как это есть, поскольку это не логическая переменная. У меня есть куча столбцов, поэтому я не хочу делать это один за другим. И я просто хотел бы знать, как это сделать.

Есть ли у вас какие-либо предложения?

Ответ 1

Вы можете сделать:

x[, 1:2][is.na(x[, 1:2])] <- 0

или лучше (IMHO), используйте имена переменных:

x[c("a", "b")][is.na(x[c("a", "b")])] <- 0

В обоих случаях 1:2 или c("a", "b") можно заменить заранее заданным вектором.

Ответ 2

Это будет работать для вашей версии data.table:

for (col in c("a", "b")) y[is.na(get(col)), (col) := 0]

В качестве альтернативы, как указывает Дэвид Аренбург, вы можете использовать set (боковое преимущество - вы можете использовать его либо на data.frame, либо data.table):

for (col in 1:2) set(x, which(is.na(x[[col]])), col, 0)

Ответ 3

Теперь это тривиально в tidyr с replace_na(). Функция, как представляется, работает для data.tables, а также data.frames:

tidyr::replace_na(x, list(a=0, b=0))

Ответ 4

Основываясь на ответе @Robert McDonald tidyr::replace_na(), вот несколько опций dplyr для управления тем, какие столбцы заменяются NA:

library(tidyverse)

# by column type:
x %>%
  mutate_if(is.numeric, ~replace_na(., 0))

# select columns defined in vars(col1, col2, ...):
x %>%
  mutate_at(vars(a, b, c), ~replace_na(., 0))

# all columns:
x %>%
  mutate_all(~replace_na(., 0))

Ответ 5

Не уверен, что это более красноречиво, но эта функция также найдет и позволит заменить NA (или любое значение, которое вам нравится) в выбранных столбцах таблицы данных.

update.mat <- function(dt, cols, criteria) {
  require(data.table)
  x <- as.data.frame(which(criteria==TRUE, arr.ind = TRUE))
  y <- as.matrix(subset(x, x$col %in% which((names(dt) %in% cols), arr.ind = TRUE)))
  y
}

Чтобы применить его:

y[update.mat(y, c("a", "b"), is.na(y))] <- 0

Функция создает матрицу из выбранных столбцов и строк (координаты ячеек), которые соответствуют входным критериям (в этом случае is.na == TRUE).

Ответ 6

Для конкретного столбца существует альтернатива с sapply

DF <- data.frame(A = letters[1:5],
             B = letters[6:10],
             C = c(2, 5, NA, 8, NA))

DF_NEW <- sapply(seq(1, nrow(DF)),
                    function(i) ifelse(is.na(DF[i,3]) ==
                                       TRUE,
                                       0,
                                       DF[i,3]))

DF[,3] <- DF_NEW
DF

Ответ 7

We can solve it in data.table way with tidyr::repalce_na function and lapply
library(data.table)
library(tidyr)
setDT(df)
df[,c("a","b","c"):=lapply(.SD,function(x) replace_na(x,0)),.SDcols=c("a","b","c")]

In this way,we can also solve paste cloumns with NA string.First, we replace_na(x,""),then we can use stringr::str_c to combine columns!

Ответ 8

это очень удобно с {data.table} и {stringr}

library(data.table)
library(stringr)

x[, lapply(.SD, function(xx) {str_replace_na(xx, 0)})]

FYI

Ответ 9

это отлично работает для меня

DataTable DT = new DataTable();

DT = DT.AsEnumerable().Select(R =>
{
      R["Campo1"] = valor;
      return (R);
}).ToArray().CopyToDataTable();