将NA 替换为指定值 用法 replace_na(data, replace,...) 参数 data DataFrame 或向量。 replace 如果data是 DataFrame ,则replace采用命名的值列表,其中每列有一个值需要替换缺失值。replace中的每个值都将转换为data中用作替换的列的类型。 如果data是向量,则replace采用单个值。该单个值替换向量中的所有缺失值。
# create a dataframe data=data.frame(name=c("sravan","ojaswi",NA,"ramesh"), subjects=c(NA,"java","jsp",NA), address=c(NA,"hyd","tenali","guntur")) # display print(data) # replace NA with python in subjects column data$subjects=data$subjects%>%replace_na('python') # replace N...
重新分配具有 NA 的dataframe单元格的替代方法是使用内置 R 方法替换这些值。 is.na() 方法用于评估数据元素是否有缺失值或 NA 值,然后使用 replace 方法将该值替换为 0。这些更改不是对原始数据帧进行的,而是必须显式存放在那里。执行此操作所花费的时间在数据帧大小方面是多项式的。 modified_data_frame<-replac...
我们可以使用replace_na()函数将特定列中的NA替换为字符串,我们必须导入tidyr包。语法: dataframe$column_name%>% replace_na(‘string’)其中dataframe是输入的数据框架 column_name是用字符串替换的列R程序将给定列中的NA替换为字符串# load the library library("tidyr") # create a dataframe data = data....
用另一个dataframe r替换dataframe中的值在数据分析和处理中,有时候我们需要用一个DataFrame(称为DataFrame A)中的值来替换另一个DataFrame(称为DataFrame B)中的值。这可以通过以下步骤来实现: 确保DataFrame A和DataFrame B具有相同的结构,即相同的列名和索引。 使用DataFrame B的replace()方法,将DataFrame A中的...
我有一个600x14维的dataframe,我需要使用R中的replace(.)命令将某一列中的某些值替换为NA。这些值是我用NA屏蔽的异常值。列的名称称为Response.Size,dataframe的名称名为mydata。我需要用NA替换的感兴趣的数据点是54146和239,它们的对应值分别是206952198146和135523。 这是我第一次使用R Studio,所以我有点困惑...
,drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。 2.1 df[is.na(df)] #df[is.na(df)] = 0 2.2 replace_na() 使用tidyr包的replace_na()函数。 replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5
我需要用I+43列中包含的值替换第I列中的NA值,并对R dataframe中的所有I列执行此操作。 假设我们有以下R数据帧,其中i==3列: df<-read.table(text=“ID A1 B1 A2 B2 A3 B3 1 1 NA 2 NA 3 NA 2 NA 1 NA 2 NA3 2 NA3 NA 4 NA 4 NA 10 NA 11 NA 12 5 3 NA 4 NA5 NA 6 31 NA 32...
apply系列函数的基本作用是对数组(array,可以是多维)或者列表(list)按照元素或元素构成的子集合进行迭代,并将当前元素或子集合作为参数调用某个指定函数。vector是一维的array,dataframe可以看作特殊的list。 这些函数间的关系 其中lapply(...)包括一族函数
使用replace()函数: 代码语言:R 复制 df$column <- replace(df$column, df$column == old_value, new_value) 其中,df是数据框名称,column是要替换的列名,old_value是要替换的数字,new_value是替换后的数字。 使用mutate()函数和case_when()函数: 代码语言:R 复制 df <- mutate(df, column = case_when...