Мне нужно заменить уровни столбца факторов в фрейме данных. Используя в качестве примера набор данных iris, как бы я заменил любые ячейки, которые содержат virginica с setosa в столбце "Виды"?
Я ожидал, что следующее будет работать, но оно генерирует предупреждающее сообщение и просто вставляет NAs:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'setosa'
Я уверен, проблема заключается в том, что вы пытаетесь заменить значения на новую, которая не является частью существующих уровней факторов:
levels(iris$Species)
# [1] "setosa" "versicolor" "virginica"
Ваш пример был плохим, это работает:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'setosa'
Это более вероятно создает проблему, которую вы видели своими собственными данными:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'new.species'
# Warning message:
# In `[<-.factor`(`*tmp*`, iris$Species == "virginica", value = c(1L, :
# invalid factor level, NAs generated
Он будет работать, если вы сначала увеличите свои уровни факторов:
levels(iris$Species) <- c(levels(iris$Species), "new.species")
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'new.species'
Для вещей, которые вы предлагаете, вы можете просто изменить уровни, используя levels:
levels(iris$Species)[3] <- 'new'
Вы можете использовать функцию revalue из пакета plyr для замены значений в векторе факторов.
В вашем примере заменить коэффициент virginica на setosa:
data(iris)
library(plyr)
revalue(iris$Species, c("virginica" = "setosa")) -> iris$Species
У меня была та же проблема. Это улучшилось:
Определите, какой уровень вы хотите изменить: levels(iris$Species)
"setosa" "versicolor" "virginica"
Итак, setosa является первым.
Затем напишите это:
levels(iris$Species)[1] <-"new name"
Более общее решение, которое работает со всеми фреймами данных одновременно, и вам не нужно добавлять новые уровни факторов:
data.mtx <- as.matrix(data.df)
data.mtx[which(data.mtx == "old.value.to.replace")] <- "new.value"
data.df <- as.data.frame(data.mtx)
Приятной особенностью этого кода является то, что вы можете назначить столько значений, сколько у вас есть в исходном фрейме данных, а не только одно "new.value", и новые значения могут быть случайными значениями. Таким образом, вы можете создать совершенно новый случайный фрейм данных того же размера, что и оригинал.
Использование dlpyr::mutate и forcats::fct_recode:
library(dplyr)
library(forcats)
iris <- iris %>%
mutate(Species = fct_recode(Species,
"Virginica" = "virginica",
"Versicolor" = "versicolor"
))
iris %>%
count(Species)
# A tibble: 3 x 2
Species n
<fctr> <int>
1 setosa 50
2 Versicolor 50
3 Virginica 50
Если вам нужно заменить несколько значений и если вы не возражаете против "рефакторинга" вашей переменной с помощью as.factor(as.character(...)), вы можете попробовать следующее:
replace.values <- function(search, replace, x){
stopifnot(length(search) == length(replace))
xnew <- replace[ match(x, search) ]
takeOld <- is.na(xnew) & !is.na(x)
xnew[takeOld] <- x[takeOld]
return(xnew)
}
iris$Species <- as.factor(search=c("oldValue1","oldValue2"),
replace=c("newValue1","newValue2"),
x=as.character(iris$Species))
Вы хотите заменить значения в столбце набора данных, но вы получаете ошибку, подобную этой:
неверный уровень фактора, сгенерированный NA
Попробуйте это вместо этого:
levels(dataframe$column)[levels(dataframe$column)=='old_value'] <- 'new_value'