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法律研究如何將 R 資料幀中的字串轉換為 NA？
我們常常發現數據收集流程中存在錯誤，而這些錯誤可能會造成研究結果不準確。當存在錯誤的資料收集時，分析師的工作會變得非常困難。說明資料錯誤的一種情況是得到數值而不是字串。因此，我們需要在 R 中將這些字串轉換為 NA，以便我們可以繼續進行預期的分析。
示例
考慮下面的資料幀 −
> x1<-rep(c(1,3,6,7,5,2,"XYZ",12,4,5),times=2) > x2<-rep(c(67,"XYZ",45,32,52),each=4) > df<-data.frame(x1,x2) > df x1 x2 1 1 67 2 3 67 3 6 67 4 7 67 5 5 XYZ 6 2 XYZ 7 XYZ XYZ 8 12 XYZ 9 4 45 10 5 45 11 1 45 12 3 45 13 6 32 14 7 32 15 5 32 16 2 32 17 XYZ 52 18 12 52 19 4 52 20 5 52
將所有 XYZ 轉換為 NA −
> df[df=="XYZ"]<-NA > df x1 x2 1 1 67 2 3 67 3 6 67 4 7 67 5 5 <NA> 6 2 <NA> 7 <NA> <NA> 8 12 <NA> 9 4 45 10 5 45 11 1 45 12 3 45 13 6 32 14 7 32 15 5 32 16 2 32 17 <NA> 52 18 12 52 19 4 52 20 5 52
讓我們再看一個示例 −
> ID<-c("Class",2:20)
> ID<-c("Class",1:19)
> Group<-rep(c("Class",2,3,4,5),times=4)
> df1<-data.frame(ID,Group)
> df1
ID Group
1 Class Class
2 1 2
3 2 3
4 3 4
5 4 5
6 5 Class
7 6 2
8 7 3
9 8 4
10 9 5
11 10 Class
12 11 2
13 12 3
14 13 4
15 14 5
16 15 Class
17 16 2
18 17 3
19 18 4
20 19 5
> df1[df1=="Class"]<-NA
> df1
ID Group
1 <NA> <NA>
2 1 2
3 2 3
4 3 4
5 4 5
6 5 <NA>
7 6 2
8 7 3
9 8 4
10 9 5
11 10 <NA>
12 11 2
13 12 3
14 13 4
15 14 5
16 15 <NA>
17 16 2
18 17 3
19 18 4
20 19 5
更新於： 12-Aug-2020
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