So ersetzen sie nas durch strings in r (mit beispielen)

Sie können die Funktion replace_na() aus dem Tidyr- Paket verwenden, um NAs durch bestimmte Zeichenfolgen in einer Spalte eines Datenrahmens in R zu ersetzen:

 #replace NA values in column x with "missing"
df$x %>% replace_na (' none ')

Sie können diese Funktion auch verwenden, um NAs durch bestimmte Zeichenfolgen in mehreren Spalten eines Datenrahmens zu ersetzen:

 #replace NA values in column x with "missing" and NA values in column y with "none"
df %>% replace_na (list(x = ' missing ', y = ' none '))

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Ersetzen Sie NAs durch Zeichenfolgen in einer Spalte

Der folgende Code zeigt, wie NAs durch eine bestimmte Zeichenfolge in einer Spalte eines Datenrahmens ersetzt werden:

 library (tidyr)

df <- data. frame (status=c('single', 'married', 'married', NA),
                 education=c('Assoc', 'Bach', NA, 'Master'),
                 income=c(34, 88, 92, 90))

#view data frame
df

   status education income
1 single Assoc 34
2 married Bach 88
3 married <NA> 92
4 <NA> Master 90

#replace missing values with 'single' in status column
df$status <- df$status %>% replace_na (' single ')

#view updated data frame
df 

   status education income
1 single Assoc 34
2 married Bach 88
3 married <NA> 92
4 single Master 90

Beispiel 2: Ersetzen Sie NAs durch Zeichenfolgen in mehreren Spalten

Der folgende Code zeigt, wie NAs durch eine bestimmte Zeichenfolge in mehreren Spalten eines Datenrahmens ersetzt werden:

 library (tidyr)

df <- data. frame (status=c('single', 'married', 'married', NA),
                 education=c('Assoc', 'Bach', NA, 'Master'),
                 income=c(34, 88, 92, 90))

#view data frame
df

   status education income
1 single Assoc 34
2 married Bach 88
3 married <NA> 92
4 <NA> Master 90

#replace missing values with 'single' in status column
df <- df %>% replace_na (list(status = ' single ', education = ' none '))

#view updated data frame
df 

   status education income
1 single Assoc 34
2 married Bach 88
3 married none 92
4 single Master 90

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