빈 셀을 "NA"로 변경

빈 셀을 "NA"로 변경

여기 제 데이터 링크가 있습니다.

제 목표는 범주형 또는 숫자 값에 관계없이 모든 빈 셀에 "NA"를 할당하는 것입니다.na.sk=sk를 사용하고 있습니다.그러나 모든 빈 셀에 NA를 할당하는 것은 아닙니다.

## reading the data
dat <- read.csv("data2.csv")
head(dat)
  mon hr        acc   alc sex spd axles door  reg                                 cond1 drug1
1   8 21 No Control  TRUE   F   0     2    2      Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb)     A
2   7 20 No Control FALSE   M 900     2    2                                Inattentive     D
3   3  9 No Control FALSE   F 100     2    2 2004                                Normal     D
4   1 15 No Control FALSE   M   0     2    2      Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb)     D
5   4 21 No Control FALSE      25    NA   NA                                                D
6   4 20 No Control    NA   F  30     2    4                Drinking Alcohol - Impaired     D
       inj1 PED_STATE st rac1
1     Fatal      <NA>  F <NA>
2  Moderate      <NA>  F <NA>
3  Moderate      <NA>  M <NA>
4 Complaint      <NA>  M <NA>
5 Complaint      <NA>  F <NA>
6  Moderate      <NA>  M <NA>


## using na.strings
dat2 <- read.csv("data2.csv", header=T, na.strings="")
head(dat2)
  mon hr        acc   alc sex spd axles door  reg                                 cond1 drug1
1   8 21 No Control  TRUE   F   0     2    2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb)     A
2   7 20 No Control FALSE   M 900     2    2 <NA>                           Inattentive     D
3   3  9 No Control FALSE   F 100     2    2 2004                                Normal     D
4   1 15 No Control FALSE   M   0     2    2 <NA> Physical Impairment (Eyes, Ear, Limb)     D
5   4 21 No Control FALSE      25    NA   NA <NA>                                  <NA>     D
6   4 20 No Control    NA   F  30     2    4 <NA>           Drinking Alcohol - Impaired     D
       inj1 PED_STATE st rac1
1     Fatal        NA  F   NA
2  Moderate        NA  F   NA
3  Moderate        NA  M   NA
4 Complaint        NA  M   NA
5 Complaint        NA  F   NA
6  Moderate        NA  M   NA

제 생각에 당신은 5열 "성" 열을 말하는 것 같습니다.data2.csv 파일에서 셀에 공백이 포함되어 있기 때문에 R에 의해 빈 것으로 간주되지 않을 수 있습니다.

또한 5행 열 "축" 및 "문"에서 data2.csv에서 읽은 원래 값이 "NA" 문자열이라는 것을 알게 되었습니다.당신은 아마도 그것들을 na.string으로 취급하고 싶을 것입니다.이를 위해,

dat2 <- read.csv("data2.csv", header=T, na.strings=c("","NA"))

편집:

당신의 데이터 2.csv를 다운로드했습니다.예, 5열 "성" 열에 공백이 있습니다.그래서 당신은 원합니다.

na.strings=c(""," ","NA")

이것이 효과가 있을 것입니다.

dat <- dat %>% mutate_all(na_if,"")

gsub을 사용하여 "" 또는 공백과 같이 빈 여러 개의 돌연변이를 대체하여 NA가 될 수 있습니다.

data= data.frame(cats=c('', ' ', 'meow'), dogs=c("woof", " ", NA))
apply(data, 2, function(x) gsub("^$|^ $", NA, x))

다음을 사용하여 보다 눈에 잘 띄는 솔루션dplyr 것입니다.

require(dplyr)

## fake blank cells
iris[1,1]=""

## define a helper function
empty_as_na <- function(x){
    if("factor" %in% class(x)) x <- as.character(x) ## since ifelse wont work with factors
    ifelse(as.character(x)!="", x, NA)
}

## transform all columns
iris %>% mutate_each(funs(empty_as_na)) 

수정 사항을 열의 하위 집합에만 적용하려면 dplyr의 열 일치 구문을 사용하여 관심 열을 지정할 수 있습니다.예:mutate_each(funs(empty_as_na), matches("Width"), Species)

테이블에 날짜가 포함되어 있는 경우에는 보다 안전한 버전의 유형을 사용하는 것을 고려해야 합니다.ifelse

저는 최근에 비슷한 문제에 부딪혔고, 이것이 저에게 효과가 있었습니다.

변수가 숫자인 경우 단순df$Var[df$Var == ""] <- NA충분할 겁니다.에 변수를 대체해야 합니다.""원하는 값을 가진 셀을 인자로 다시 변환합니다., 여러분의 그서좋예로은, 당의신래.Sex이 될 것 셀을 같이 .

df$Var <- as.character(df$Var)
df$Var[df$Var==""] <- NA
df$Var <- as.factor(df$Var)

(dplyr 1.0.0) 기준으로 사용할 수 있습니다.across()

참고: 때때로 사용NA해야 할 도 있습니다.NA를 들어, 이에는 를예들이경는에우어는▁be에▁for▁would경우이가 됩니다.NA_character_된 첩된우의 ifelse()할 수 은 다음과 같습니다.case_when().

모든 열의 경우:

dat <- dat %>%
   mutate(across(everything(), ~ifelse(.=="", NA, as.character(.))))

개별 열의 경우:

dat <- dat %>%
   mutate(across(c("Age","Gender"), ~ifelse(.=="", NA, as.character(.))))

---

(상기 dplyr 0.8.0)부터는 이를 작성하는 방식이 변경되었습니다.그 전에는funs().funs (funs(name = f(.))에 에.funs이제 우리는 사용합니다.list (list(name = ~f(.)))

열 이름을 나열하는 훨씬 간단한 방법도 있습니다!(열 이름과 열 인덱스 작업 모두).

dat <- dat %>%
mutate_at(.vars = c("Age","Gender"),
    .funs = list(~ifelse(.=="", NA, as.character(.))))

---

원본 답변:

사용할 수도 있습니다.mutate_atdplyr

dat <- dat %>%
mutate_at(vars(colnames(.)),
        .funs = funs(ifelse(.=="", NA, as.character(.))))

변경할 개별 열 선택:

dat <- dat %>%
mutate_at(vars(colnames(.)[names(.) %in% c("Age","Gender")]),
        .funs = funs(ifelse(.=="", NA, as.character(.))))

업데이트된 답변 dplyr over()를 활용하여 @camnesia의 훌륭한 옵션을 구축하는 데 유용한 몇 가지 추가 옵션:

na_if() 사용

mutate(across(c("Age","Gender"), ~na_if(., ""))).

또한 dplyr 선택기를 사용하면 c(")로 열을 지정하는 것 외에도 방황하는 사람들에게 주목할 가치가 있습니다.

mutate(across(starts_with("x_"), ~na_if(., ""))).

마지막으로, NA로 바꾸려는 값이 여러 개인 경우 여기서 replace()도 좋습니다.

바꾸기() 사용:

mutate(across(everything(), ~replace(., . %in% c("N.A.", "NA", "N/A", ""), NA)))

원래 답변은 이미 모든 사람이 답을 가지고 있다고 생각하지만, 누군가가 찾아 올 경우, dplyrna_if()가 언급된 것들 중 더 효율적일 것입니다.

# Import CSV, convert all 'blank' cells to NA
dat <- read.csv("data2.csv") %>% na_if("")

다음은 리더의 read_delim 함수를 활용한 추가 접근법입니다.방금 받았습니다(아마 널리 알려져 있을 것입니다만, 향후 사용자를 위해 여기에 보관하겠습니다)CSV 파일에서 모든 유형의 빈 값과 NA 관련 값을 캡처할 수 있으므로 위의 값보다 훨씬 단순하고 유용합니다.

dat <- read_csv("data2.csv", na = c("", "NA", "N/A"))

리더 버전의 밑줄과 read_csv의 기본 R "."을 비교합니다.

이것이 게시물을 돌아다니는 누군가에게 도움이 되기를 바랍니다!

이것이 (코드의 단순성과 속도를 위한) 최선의 방법이라고 생각합니다.다음은 "data"라는 데이터 집합의 모든 빈칸을 NA로 대체하는 것입니다.

data[data==""] <- NA

외부 파일을 읽기 위해 헤이븐 또는 외부 패키지를 사용하는 경우, 제 기능은 요인, 문자 벡터 및 잠재적 속성을 고려합니다.또한 서로 다른 자체 정의 na.string을 일치시킬 수 있습니다.열을 모든열변려면래사피용니다합를환하을▁la▁use다▁to▁simplyppy니:를 사용합니다.df[] = lapply(df, blank2na, na.strings=c('','NA','na','N/A','n/a','NaN','nan'))

추가 의견 보기:

#' Replaces blank-ish elements of a factor or character vector to NA
#' @description Replaces blank-ish elements of a factor or character vector to NA
#' @param x a vector of factor or character or any type
#' @param na.strings case sensitive strings that will be coverted to NA. The function will do a trimws(x,'both') before conversion. If NULL, do only trimws, no conversion to NA.
#' @return Returns a vector trimws (always for factor, character) and NA converted (if matching na.strings). Attributes will also be kept ('label','labels', 'value.labels').
#' @seealso \code{\link{ez.nan2na}}
#' @export
blank2na = function(x,na.strings=c('','.','NA','na','N/A','n/a','NaN','nan')) {
    if (is.factor(x)) {
        lab = attr(x, 'label', exact = T)
        labs1 <- attr(x, 'labels', exact = T)
        labs2 <- attr(x, 'value.labels', exact = T)

        # trimws will convert factor to character
        x = trimws(x,'both')
        if (! is.null(lab)) lab = trimws(lab,'both')
        if (! is.null(labs1)) labs1 = trimws(labs1,'both')
        if (! is.null(labs2)) labs2 = trimws(labs2,'both')

        if (!is.null(na.strings)) {
            # convert to NA
            x[x %in% na.strings] = NA
            # also remember to remove na.strings from value labels 
            labs1 = labs1[! labs1 %in% na.strings]
            labs2 = labs2[! labs2 %in% na.strings]
        }

        # the levels will be reset here
        x = factor(x)

        if (! is.null(lab)) attr(x, 'label') <- lab
        if (! is.null(labs1)) attr(x, 'labels') <- labs1
        if (! is.null(labs2)) attr(x, 'value.labels') <- labs2
    } else if (is.character(x)) {
        lab = attr(x, 'label', exact = T)
        labs1 <- attr(x, 'labels', exact = T)
        labs2 <- attr(x, 'value.labels', exact = T)

        # trimws will convert factor to character
        x = trimws(x,'both')
        if (! is.null(lab)) lab = trimws(lab,'both')
        if (! is.null(labs1)) labs1 = trimws(labs1,'both')
        if (! is.null(labs2)) labs2 = trimws(labs2,'both')

        if (!is.null(na.strings)) {
            # convert to NA
            x[x %in% na.strings] = NA
            # also remember to remove na.strings from value labels 
            labs1 = labs1[! labs1 %in% na.strings]
            labs2 = labs2[! labs2 %in% na.strings]
        }

        if (! is.null(lab)) attr(x, 'label') <- lab
        if (! is.null(labs1)) attr(x, 'labels') <- labs1
        if (! is.null(labs2)) attr(x, 'value.labels') <- labs2
    } else {
        x = x
    }
    return(x)
}

위의 많은 옵션들이 잘 작동하지만, 저는 목표가 아닌 변수들이 강제적으로chr문제가 있는사용.ifelse그리고.grepl에 내에lapply제한된 테스트에서 이 오프타겟 효과를 해결합니다.의 정규 용의키 에서 사용하는 것.grepl:

set.seed(42)
x1 <- sample(c("a","b"," ", "a a", NA), 10, TRUE)
x2 <- sample(c(rnorm(length(x1),0, 1), NA), length(x1), TRUE)

df <- data.frame(x1, x2, stringsAsFactors = FALSE)

캐릭터 클래스에 대한 강제성 문제:

df2 <- lapply(df, function(x) gsub("^$|^ $", NA, x))
lapply(df2, class)

$x1"

$x2 [1] "캐릭터"

ifelse를 사용한 해상도:

df3 <- lapply(df, function(x) ifelse(grepl("^$|^ $", x)==TRUE, NA, x))
lapply(df3, class)

$x1"

$x2[1] "할인"

이것은 나에게 효과가 있습니다.

dataset <- read.csv(file = "data.csv",header=TRUE,fill = T,na.strings = "")

다음과 같이 돌연변이를 사용할 수도 마찬가지로case_when:

dat <- dat %>% mutate(sex = case_when(sex == "" ~ "NA",TRUE ~ sex))

당신은 그냥 사용할 수 없습니까?

dat <- read.csv("data2.csv",na.strings=" ",header=TRUE)

데이터를 읽을 때 모든 빈칸을 NA로 변환해야 합니다. 인용문 사이에 공백을 두어야 합니다.

data.table 방식을 사용한 솔루션에 대해 궁금해하는 분들을 위해, 제가 작성한 기능이 제 Github에서 제공됩니다.

library(devtools)
source_url("https://github.com/YoannPa/Miscellaneous/blob/master/datatable_pattern_substitution.R?raw=TRUE")
dt.sub(DT = dat2, pattern = "^$|^ $",replacement = NA)
dat2

함수는 각 열을 통과하여 패턴 일치가 포함된 열을 식별합니다.그리고나서gsub()패턴에 일치하는 항목이 포함된 열에만 적용됩니다."^$|^ $"시합을 대신하다NAs.

저는 이 기능을 더 빨리 만들기 위해 계속해서 개선할 것입니다.

불러dplyr설치하여 패키지화cranr로

library(dplyr)

(file)$(colname)<-sub("-",NA,file$colname) 

특정 열의 모든 빈 셀을 NA로 변환합니다.

열에 "-", ","가 포함된 경우 이와 같은 0은 빈 셀의 유형에 따라 코드에서 변경됩니다.

예를 들어 "-" 대신 ""와 같은 빈 셀이 표시되면 다음 코드를 사용합니다.

(file)$(colname)<-sub("", NA, file$colname)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/24172111/change-the-blank-cells-to-na