모든 0 값을 NA

Question

으로 바꿉니다.

일부 숫자 열이있는 데이터 프레임이 있습니다. 일부 행은 통계 분석에서 0으로 간주되어야하는 0 값을가집니다. R에서 모든 0 값을 NULL로 바꾸는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?

Answer 1

NA 0 장착 :

df[df == 0] <- NA 

Answer 2

#Sample data 
set.seed(1) 
dat <- data.frame(x = sample(0:2, 5, TRUE), y = sample(0:2, 5, TRUE)) 
#----- 
    x y 
1 0 2 
2 1 2 
3 1 1 
4 2 1 
5 0 0 

#replace zeros with NA 
dat[dat==0] <- NA 
#----- 
    x y 
1 NA 2 
2 1 2 
3 1 1 
4 2 1 
5 NA NA 

Answer 3

[<- 기능을 갖지 않는 다른 방법 :

(부끄러움 체이스 않음 @ 복사) 샘플 데이터 프레임 dat :

dat 

    x y 
1 0 2 
2 1 2 
3 1 1 
4 2 1 
5 0 0 

0을로 바꿀 수 있습니다. is.na<- 기능에 의해 83,210 : 당신은 숫자 필드에 NA와 0을 대체 할 수

is.na(dat) <- !dat 


dat 

    x y 
1 NA 2 
2 1 2 
3 1 1 
4 2 1 
5 NA NA 

Answer 4

(즉, 요소 같은 것들을 제외)하지만 열별로 작동합니다

col[col == 0 & is.numeric(col)] <- NA 

기능으로, 당신은 당신의 전체 데이터 프레임이 적용 할 수 있습니다 :

changetoNA <- function(colnum,df) { 
    col <- df[,colnum] 
    if (is.numeric(col)) { #edit: verifying column is numeric 
     col[col == -1 & is.numeric(col)] <- NA 
    } 
    return(col) 
} 
df <- data.frame(sapply(1:5, changetoNA, df)) 

을 바꿀 수 있지만 데이터 프레임의 열 수와 함께 1:5이거나 1:ncol(df)입니다.

Answer 5

귀하의 data.frame은 다른 데이터 유형이 혼합되어 있으며 모든 열을 수정할 필요가 없다고 가정 해 보겠습니다.

는 수행 (총 21) 18 만 열 (12)을 수정하려면이

df[, 12:18][df[, 12:18] == 0] <- NA 

Answer 6

사람이의 Data.Table 버전을 요청 해, 지정된 때문에 data.frame 솔루션을하지 않기 때문에 data.table을 사용하여 작업하십시오. 아래 솔루션을 제공하고 있습니다. >DT[x == 0, x := NA]

library("data.table") 

status = as.data.table(occupationalStatus) 

head(status, 10) 
    origin destination N 
1:  1   1 50 
2:  2   1 16 
3:  3   1 12 
4:  4   1 11 
5:  5   1 2 
6:  6   1 12 
7:  7   1 0 
8:  8   1 0 
9:  1   2 19 
10:  2   2 40 


status[N == 0, N := NA] 

head(status, 10) 
    origin destination N 
1:  1   1 50 
2:  2   1 16 
3:  3   1 12 
4:  4   1 11 
5:  5   1 2 
6:  6   1 12 
7:  7   1 NA 
8:  8   1 NA 
9:  1   2 19 
10:  2   2 40 

Answer 7

시도

DF [is.na (DF)] < 아래 - -

기본적으로

의 := 연산자를 사용하여 내가 원하는 생각하지 않는다 0