将R中的所选列中的所有NA替换为FALSE [英] Replace all NA with FALSE in selected columns in R

问题描述

我有一个类似于这一个的问题，但我的数据集有点大：50列，1列为UID，其他列为 TRUE 或 NA ，我想将所有 NA 更改为 FALSE ，但我不想使用显式循环。

I have a question similar to this one, but my dataset is a bit bigger: 50 columns with 1 column as UID and other columns carrying either TRUE or NA, I want to change all the NA to FALSE, but I don't want to use explicit loop.

可以 plyr 做窍门吗？谢谢。

感谢您的快速回复，但如果我的数据集如下所示： / p>

Thanks for quick reply, but what if my dataset is like below:

df <- data.frame(
  id = c(rep(1:19),NA),
  x1 = sample(c(NA,TRUE), 20, replace = TRUE),
  x2 = sample(c(NA,TRUE), 20, replace = TRUE)
)

我只想要 X1 和 X2 要处理，怎么办？

I only want X1 and X2 to be processed, how can this be done?

推荐答案

如果你想做更换对于变量的一个子集，您仍然可以使用 is.na（*）< - 技巧，如下所示：

If you want to do the replacement for a subset of variables, you can still use the is.na(*) <- trick, as follows:

df[c("x1", "x2")][is.na(df[c("x1", "x2")])] <- FALSE

使用临时变量的IMO使逻辑更容易遵循：

IMO using temporary variables makes the logic easier to follow:

vars.to.replace <- c("x1", "x2")
df2 <- df[vars.to.replace]
df2[is.na(df2)] <- FALSE
df[vars.to.replace] <- df2

这篇关于将R中的所选列中的所有NA替换为FALSE的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！