วิธีแทนที่ nas ด้วยสตริงใน r (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน แทนที่_na() จากแพ็คเกจ Tidyr เพื่อแทนที่ NAs ด้วยสตริงเฉพาะในคอลัมน์ของกรอบข้อมูลใน R:

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

คุณยังสามารถใช้ฟังก์ชันนี้เพื่อแทนที่ NA ด้วยสตริงเฉพาะในหลายคอลัมน์ของเฟรมข้อมูล:

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: แทนที่ NAs ด้วยสตริงในคอลัมน์

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแทนที่ NAs ด้วยสตริงเฉพาะในคอลัมน์ของกรอบข้อมูล:

 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

ตัวอย่างที่ 2: แทนที่ NAs ด้วยสตริงในหลายคอลัมน์

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแทนที่ NAs ด้วยสตริงเฉพาะในหลายคอลัมน์ของกรอบข้อมูล:

 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

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีลบแถวที่มี NA บางส่วนหรือทั้งหมดใน R
วิธีแทนที่ NA ด้วย Zero ใน dplyr