데이터 프레임의 모든 특정 값 바꾸기

데이터 프레임의 모든 특정 값 바꾸기

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데이터 프레임이있는 경우 모든 행과 열을 따라 모든 특정 값을 대체하려면 어떻게해야합니까? 예를 들어 모든 빈 레코드를 NA's (위치를 입력하지 않고) 로 바꾸고 싶습니다 .

df <- data.frame(list(A=c("", "xyz", "jkl"), B=c(12, "", 100)))

    A   B
1      12
2  xyz    
3  jkl 100

예상 결과:

    A   B
1  NA   12
2  xyz  NA  
3  jkl  100

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이렇게 :

> df[df==""]<-NA
> df
     A    B
1 <NA>   12
2  xyz <NA>
3  jkl  100

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PikkuKatja와 glallen이 좀 더 일반적인 해결책을 요청했고 아직 언급 할 수 없기 때문에 답을 작성하겠습니다. 다음과 같이 문을 결합 할 수 있습니다.

> df[df=="" | df==12] <- NA
> df
     A    B
1  <NA> <NA>
2  xyz  <NA>
3  jkl  100

요인의 경우 zxzak의 코드는 이미 요인을 산출합니다.

> df <- data.frame(list(A=c("","xyz","jkl"), B=c(12,"",100)))
> str(df)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ A: Factor w/ 3 levels "","jkl","xyz": 1 3 2
 $ B: Factor w/ 3 levels "","100","12": 3 1 2

문제가 발생하면 일시적으로 요인을 삭제하는 것이 좋습니다.

df[] <- lapply(df, as.character)

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다음은 몇 가지 dplyr옵션입니다.

library(dplyr)

# all columns:
df %>% 
  mutate_all(~na_if(., ''))

# specific column types:
df %>% 
  mutate_if(is.factor, ~na_if(., ''))

# specific columns:  
df %>% 
  mutate_at(vars(A, B), ~na_if(., ''))

# or:
df %>% 
  mutate(A = replace(A, A == '', NA))

# replace can be used if you want something other than NA:
df %>% 
  mutate(A = as.character(A)) %>% 
  mutate(A = replace(A, A == '', 'used to be empty'))

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data.table을 사용하여 빠르게 얻을 수 있습니다. 먼저 요인없이 df를 생성하고

df <- data.frame(list(A=c("","xyz","jkl"), B=c(12,"",100)), stringsAsFactors=F)

이제 사용할 수 있습니다

setDT(df)
for (jj in 1:ncol(df)) set(df, i = which(df[[jj]]==""), j = jj, v = NA)

다시 data.frame으로 변환 할 수 있습니다.

setDF(df)

data.frame 만 사용하고 더 어려운 요인을 유지하려면 다음 작업을 수행해야합니다.

levels(df$value)[levels(df$value)==""] <- NA

where value is the name of every column. You need to insert it in a loop.

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If you want to replace multiple values in a data frame, looping through all columns might help.

Say you want to replace "" and 100:

na_codes <- c(100, "")
for (i in seq_along(df)) {
    df[[i]][df[[i]] %in% na_codes] <- NA
}

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/19503266/replace-all-particular-values-in-a-data-frame