แทนที่ค่าเฉพาะทั้งหมดในกรอบข้อมูล

มีกรอบข้อมูลฉันจะเปลี่ยนค่าเฉพาะทั้งหมดในแถวและคอลัมน์ทั้งหมดได้อย่างไร ตัวอย่างเช่นฉันต้องการแทนที่ระเบียนว่างทั้งหมดด้วยNA's (โดยไม่ต้องพิมพ์ตำแหน่ง):

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

    A   B
1      12
2  xyz    
3  jkl 100

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง:

    A   B
1  NA   12
2  xyz  NA  
3  jkl  100

แบบนี้:

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

เนื่องจาก PikkuKatja และ glallen ขอวิธีแก้ปัญหาทั่วไปมากขึ้นและฉันยังไม่สามารถแสดงความคิดเห็นได้ฉันจะเขียนคำตอบ คุณสามารถรวมคำสั่งดังต่อไปนี้:

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

สำหรับปัจจัยรหัสของ zxzak ให้ปัจจัยอยู่แล้ว:

> 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

หากมีปัญหาฉันขอแนะนำให้ลดปัจจัยชั่วคราว

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

นี่คือสองdplyrตัวเลือก:

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'))

เราสามารถใช้ data.table เพื่อรับมันได้อย่างรวดเร็ว ก่อนอื่นให้สร้าง df โดยไม่มีปัจจัย

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

ตอนนี้คุณสามารถใช้

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

และคุณสามารถแปลงกลับเป็น data.frame

setDF(df)

หากคุณต้องการใช้ data.frame และเก็บปัจจัยไว้เท่านั้นมันยากกว่าคุณต้องใช้งาน

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

โดยที่ค่าคือชื่อของทุกคอลัมน์ คุณต้องใส่ในลูป

หากคุณต้องการแทนที่ค่าหลายค่าในกรอบข้อมูลการวนซ้ำคอลัมน์ทั้งหมดอาจช่วยได้

สมมติว่าคุณต้องการแทนที่""และ100:

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