How do I 복귀시킴 NA 가치와 제로 작업공간에서 R 다테프라임?

I have a '나' 값 데이터 프레임을 및 일부 열을 있다.

이러한 '나' 값 제로는 복귀시킴 어떻게 합니까?

Krantz
편집된 질문12일 9월 2019 в 4:02
프로그래밍
r dataframe na missing-data imputation
17일 11월 2011 в 3:45
12 파운드
질문에 대한 의견 (2)
해결책

보러 주석에 @gsk3 대답. 단순한 예:

> m  d  d[is.na(d)]  d
   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3  0  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10  0  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6  0  1  4  1   6
4   0  4  0  7 10  2  0  4  1   8
5   1  2  4  0  2  6  2  6  7   4
6   0  3  0  0 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10   0
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5  0  9  7  2  5   5

39 ',' s no 적용하십시오 there& 적용해야 합니다. =)

  • 편집할지 *

'패키지' 노름 살펴보도록 할 수도 있습니다. 이 회사는 좋은 기능을 많이 부족한 데이터 분석. =)

해설 (9)

하이브리드 드프리르 옵션을 이제 보다 약 30% 를 기본 R 서브셋 재할당. 100m 에서 'mutate_all 다테프라임 데이터 포인트 (~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))' 는 두 번째 보다 반단면 기본 R 영업사원이에요 [is.na (d)] < - 0 '디바이스입니다. 구체적으로 어떤 것을 피하기 위해 '1' () '' () 또는 메인보드로부터 ifelse 세페우스 사용하고 있습니다. (전체 600 실행했음 4.5 시간 이상으로 인해 이러한 방식은 주로 평가판의 분석 등.) 분석 결과 완료하십시오 벤치마트 대해서는 아래를 참조하시기 바랍니다. 어려움을 겪고 있다 ',' 가장 빠른 경우 대규모 다테프럼스 데이타스터블 옵션을 모두: 표준 기본 r을 외곽진입 40% 더 빠릅니다. 또한 있는 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 수정되므로 배치하십시오 거의 두 배나 많은 데이터를 동시에.

클러스터링 방식이 다른 도움됐네 티디버스 교체품

  • Locationally:*
      • '인덱스화할 mutate_at (c (5 10), ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
      • '직접 참조입니다 mutate_at (var (var5:var10), ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
      • '고정식입니다 일치시킵니다 mutate_at (var (포함 (1&quot ";)), ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
  • 또는 () ',' 대신 'map_layer 시도하시겠습니까 ends_with ()', 'starts_with ()'
      • 'mutate_at 패턴 일치 (var (일치시킵니다 (&quot \d 2}, {")), ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
  • Conditionally:* (그냥 숫자 (열) 과 변경하십시오 남겨두십시오 문자열 (열) 된다.)
      • 'mutate_if 정수 (이오안테거 ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
      • 'mutate_if 복식 (이.누메리크 ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'
      • '문장열 mutateif (이스커랙터 ~ 복귀시킴 (., is.na (.), 0))'

        전체 분석 -

  • 업데이트되도록 드프리르 대한 0.8.0: '-' 기능ᆞ기술과 퍼르 형식을 사용하여 기호: 교체하십니까 즐거운 arguments.* 사용되지 않는 ' ()'

    외곽진입 테스트됨:


# Base R: 
baseR.sbst.rssgn
leerssej
편집된 답변12일 11월 2019 в 7:44
해설 (21)

단일 벡터입니다:


x
Community
편집된 답변23일 5월 2017 в 12:10
해설 (5)

드프리르 예:

library(dplyr)

df1 %
    mutate(myCol1 = if_else(is.na(myCol1), 0, myCol1))
  • Note: 호스트당 이 작품을 선택한 열 (column), 우리는 우리가 해야 할 경우 이 모든 com/go/lrvid4005_ps_kr @reidjax # 39 을 사용하여 오토메이티드 [mutate_each] (https://stackoverflow.com/a/37334491/680068).
zx8754
편집된 답변26일 1월 2018 в 10:57
해설 (0)

예를 들어, 만약 우리가 노력하고 굈 'NA 의 csv 관심용 내보낼 때 쓸 때 사용할 수 있습니다.

  write.csv(data, "data.csv", na = "0")
zx8754
편집된 답변26일 1월 2018 в 10:59
해설 (0)

지금 이렇게 될 수 있지만, 이미 답변됨 그러니까말이야 문제는 더욱 유용한 일부:

이 함수를 정의할 수 있습니다.


na.zero
해설 (0)

드프리르 '을 (를)', '기능을 쉽게 통합할 수 있는' 가속 시 가용 0.5.0 사용할 수 있습니다 ',' %&gt 수행여 파이프라인간의 % '가속 시 가용 (vec, 0)'. 이 모든 NAs 를 대체하는 'vec' 을 (를) 0:

우리는 함께 데이터 프레임을 말하도다 'NA 의:

library(dplyr)
df % mutate(v = coalesce(v, 0))
#   v
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 0
# 5 5
# 6 6
# 7 8
해설 (2)

더 일반적인 외곽진입 호환표에 굈 '나' 에서 ' () 또는 벡터를 사용하여 대체하십시오' 을 '0'

예를 들면 다음과 같습니다.

> x  x1  x1
[1] 1 2 0 0 1 1

이 역시 '대안' () '을 사용하여 세페우스 드프리르'

df = data.frame(col = c(1,2,NA,NA,1,1))
df %
   mutate(col = replace(col,is.na(col),0))
해설 (3)

'Tidyr::replace_na' 를 사용할 수도 있다.

    library(tidyr)
    df % mutate_all(funs(replace_na(.,0)))
해설 (0)

또 다른 예를 들어 임푸테스 사용하여 패키지:

library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)
해설 (0)

Nas 를 교체할 경우 com/go/4e6b330a_kr 팩터에서의 이 유용할 수 있습니다.

10 797 {{{000}}}

한 정보기술 (it) 로 변환 및 다른 숫자 숫자 벡터입니다 팩터에서의 벡터입니다 자도으로 인공 단위로레벨에서 원하는거요 다음 다시 한 번 더 팩터에서의 벡터입니다 팩터에서의 변형된 &quot na-level"; 선택할 수 있습니다.

smci
편집된 답변6일 4월 2018 в 12:10
해설 (0)

39, ve would& 대해 아무런 언급도 하지 않고, s, t # 39 don& @ianmunoz& # 39 게시물로의 하지만 난 충분히 명성을 얻었다. ',' & # 39 드프리르 결합할 수 있습니다 '와' s '의' 나 '를 잘있게나 mutate_each 굈' 을 '0' 교체품. S # 39 에서 @aL3xa& 다테프라임 사용하여, 그 답이 있다.

> m  d  d

    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  8  1  9  6  9 NA  8  9   8
2   8  3  6  8  2  1 NA NA  6   3
3   6  6  3 NA  2 NA NA  5  7   7
4  10  6  1  1  7  9  1 10  3  10
5  10  6  7 10 10  3  2  5  4   6
6   2  4  1  5  7 NA NA  8  4   4
7   7  2  3  1  4 10 NA  8  7   7
8   9  5  8 10  5  3  5  8  3   2
9   9  1  8  7  6  5 NA NA  6   7
10  6 10  8  7  1  1  2  2  5   7

> d %>% mutate_each( funs_( interp( ~replace(., is.na(.),0) ) ) )

    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  8  1  9  6  9  0  8  9   8
2   8  3  6  8  2  1  0  0  6   3
3   6  6  3  0  2  0  0  5  7   7
4  10  6  1  1  7  9  1 10  3  10
5  10  6  7 10 10  3  2  5  4   6
6   2  4  1  5  7  0  0  8  4   4
7   7  2  3  1  4 10  0  8  7   7
8   9  5  8 10  5  3  5  8  3   2
9   9  1  8  7  6  5  0  0  6   7
10  6 10  8  7  1  1  2  2  5   7

39, re we& 사용하여 표준 평가 (SE), ',' 하는 이유가 여기 있는 funs_ .&quot &quot 밑줄 필요하다. 또한 '& # 39 의' ~ '/' 사용 '라시에발 안드로프' 와 '.', 즉, 모든 데이터 프레임이 with&quot 참조입니다 &quot, 노력하고 있습니다. 현재는 제로!

해설 (0)

Replace () '' 사용할 수 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

> x  x1  x1
[1] -1  0  1  0  1  0  1  1

> x1  x1
[1] -1.00  0.00  1.00  0.00  0.29  0.00 1.00  1.00
해설 (2)

'다른' 드프리르 옵션과 함께 사용할 수 있는 '방법' '' 티디르 파이프 호환적 replace_na 여러 열:


require(dplyr)
require(tidyr)

m
해설 (0)

이를 위해 전용 함수 ('' / '나필 세나필') 는 최근 '데이타스터블' 버전 "'r 린스탈라자팍카주 (,, &quot data.table&quot 레포스 = &quot, https://Rdatatable.gitlab.io/data.table&quot.) 라이브러리 (데이타스터블) ans_df = 나필 (df, 칠 = 0)

이 번호요 업데이트뿐 내부 세나필 (df, 칠 = 0)

"'

jangorecki
편집된 답변22일 4월 2019 в 12:48
해설 (0)

이 간단한 함수 [다타캠프] [1] 에서 추출됨 도움을 줄 수 있습니다.


replace_missings
해설 (0)

이는 쉽게 쓸 수 있는 '에서' if_na 아브라르 ':

library(dplyr)
library(hablar)

df % 
  mutate(a = if_na(a, 0))

반환하는:

      a

1     1
2     2
3     3
4     0
5     5
6     6
7     8
해설 (0)

할당하려는 경우 새 이름을 변경한 후 사용 할 수 있고, NAs, 이 경우 역시 이 같은 특정 열에 열 V3


my.data.frame$the.new.column.name
해설 (0)