Заменить все NA с -1 в r на dplyr
В настоящее время я работаю с тидиверсом в R. После использования мышей для вменения NA некоторые столбцы все еще имеют NA из-за того, что они изначально малонаселены (я полагаю). В качестве окончательной проверки я хочу заменить все оставшиеся NA на -1. Обычно это происходит в одном столбце в зависимости от набора данных. Короче говоря, я делаю один и тот же процесс в нескольких местах, и иногда Col1 чудесно заселяется в регионе A, но плохо в регионе B.
В настоящее время я делаю следующее.
Clean.df <- df %>% mutate(
coalesce(Col1 ,-1),
coalesce(Col2, -1),
....)
И я делаю это для 31 колонки, что заставляет меня думать, что должен быть более легкий путь. Я попытался прочитать объединенную документацию и попытался заменить ее именем фрейма данных, не повезло.
Спасибо за понимание.
2 ответа
Поскольку вы не предоставили никаких данных, я использую образец фрейма данных, чтобы показать, как каждый NA в кадре данных может быть заменено заданным значением (-1):
library(tidyverse)
# creating example dataset
example_df <- ggplot2::msleep
# looking at NAs
example_df
#> # A tibble: 83 x 11
#> name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Chee~ Acin~ carni Carn~ lc 12.1 NA NA
#> 2 Owl ~ Aotus omni Prim~ <NA> 17 1.8 NA
#> 3 Moun~ Aplo~ herbi Rode~ nt 14.4 2.4 NA
#> 4 Grea~ Blar~ omni Sori~ lc 14.9 2.3 0.133
#> 5 Cow Bos herbi Arti~ domesticated 4 0.7 0.667
#> 6 Thre~ Brad~ herbi Pilo~ <NA> 14.4 2.2 0.767
#> 7 Nort~ Call~ carni Carn~ vu 8.7 1.4 0.383
#> 8 Vesp~ Calo~ <NA> Rode~ <NA> 7 NA NA
#> 9 Dog Canis carni Carn~ domesticated 10.1 2.9 0.333
#> 10 Roe ~ Capr~ herbi Arti~ lc 3 NA NA
#> # ... with 73 more rows, and 3 more variables: awake <dbl>, brainwt <dbl>,
#> # bodywt <dbl>
# replacing NAs with -1
purrr::map_dfr(.x = example_df,
.f = ~ tidyr::replace_na(data = ., -1))
#> # A tibble: 83 x 11
#> name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Chee~ Acin~ carni Carn~ lc 12.1 -1 -1
#> 2 Owl ~ Aotus omni Prim~ -1 17 1.8 -1
#> 3 Moun~ Aplo~ herbi Rode~ nt 14.4 2.4 -1
#> 4 Grea~ Blar~ omni Sori~ lc 14.9 2.3 0.133
#> 5 Cow Bos herbi Arti~ domesticated 4 0.7 0.667
#> 6 Thre~ Brad~ herbi Pilo~ -1 14.4 2.2 0.767
#> 7 Nort~ Call~ carni Carn~ vu 8.7 1.4 0.383
#> 8 Vesp~ Calo~ -1 Rode~ -1 7 -1 -1
#> 9 Dog Canis carni Carn~ domesticated 10.1 2.9 0.333
#> 10 Roe ~ Capr~ herbi Arti~ lc 3 -1 -1
#> # ... with 73 more rows, and 3 more variables: awake <dbl>, brainwt <dbl>,
#> # bodywt <dbl>
Создано в 2018-10-10 пакетом представлением (v0.2.1)
Альтернатива чистому ответу Индраджита dplyr, Используя рекомендации Индраджита о ggplot2::msleep:
library(dplyr)
ggplot2::msleep %>%
mutate_at(vars(sleep_rem, sleep_cycle), ~ if_else(is.na(.), -1, .))
# # A tibble: 83 x 11
# name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Chee~ Acin~ carni Carn~ lc 12.1 -1 -1 11.9
# 2 Owl ~ Aotus omni Prim~ <NA> 17 1.8 -1 7
# 3 Moun~ Aplo~ herbi Rode~ nt 14.4 2.4 -1 9.6
# 4 Grea~ Blar~ omni Sori~ lc 14.9 2.3 0.133 9.1
# 5 Cow Bos herbi Arti~ domesticated 4 0.7 0.667 20
# 6 Thre~ Brad~ herbi Pilo~ <NA> 14.4 2.2 0.767 9.6
# 7 Nort~ Call~ carni Carn~ vu 8.7 1.4 0.383 15.3
# 8 Vesp~ Calo~ <NA> Rode~ <NA> 7 -1 -1 17
# 9 Dog Canis carni Carn~ domesticated 10.1 2.9 0.333 13.9
# 10 Roe ~ Capr~ herbi Arti~ lc 3 -1 -1 21
# # ... with 73 more rows, and 2 more variables: brainwt <dbl>, bodywt <dbl>
Если вы хотите ядерный вариант по всем столбцам (numeric а также character), затем используйте:
ggplot2::msleep %>%
mutate_all(~ ifelse(is.na(.), -1, .))
# # A tibble: 83 x 11
# name genus vore order conservation sleep_total sleep_rem sleep_cycle awake
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 Chee~ Acin~ carni Carn~ lc 12.1 -1 -1 11.9
# 2 Owl ~ Aotus omni Prim~ -1 17 1.8 -1 7
# 3 Moun~ Aplo~ herbi Rode~ nt 14.4 2.4 -1 9.6
# 4 Grea~ Blar~ omni Sori~ lc 14.9 2.3 0.133 9.1
# 5 Cow Bos herbi Arti~ domesticated 4 0.7 0.667 20
# 6 Thre~ Brad~ herbi Pilo~ -1 14.4 2.2 0.767 9.6
# 7 Nort~ Call~ carni Carn~ vu 8.7 1.4 0.383 15.3
# 8 Vesp~ Calo~ -1 Rode~ -1 7 -1 -1 17
# 9 Dog Canis carni Carn~ domesticated 10.1 2.9 0.333 13.9
# 10 Roe ~ Capr~ herbi Arti~ lc 3 -1 -1 21
# # ... with 73 more rows, and 2 more variables: brainwt <dbl>, bodywt <dbl>
Обратите внимание, что я больше не использую dplyr::if_elseПоскольку функция должна быть универсальной (или не знать) о различных типах. поскольку base::ifelse будем счастливо / тихо (/ небрежно?) конвертировать, у нас все хорошо.