将Null更改为NA的函数 [英] Function to change Null to NA

问题描述

我试图编写一个将Null值转换为NA的函数。我的一个专栏的摘要如下所示：

  ab 
 12 210 468 
  

我想将12个空值更改为NA。我还有一些其他因素列，我想将Null值更改为NA，所以我借用了一些来自这里和那里的内容来提出这个问题：

＃将nurse更改为NAs 
 nullToNA<  -  function（df）{
 
＃将df分隔为数字&非数字函数
 a< -df [，sapply（df，is.numeric），drop = FALSE] 
 b <-df [，sapply（df，Negate（is.numeric）），drop （b），函数（x）等级（x）<-c（等级（x），NA））将空字符串改变为NA 
 b< -b [lapply ），＃添加NA等级
 b <-b [lapply（b，function（x）x [x ==，] < -  NA），]＃将Null更改为NA 
 
＃把列重新放在一起
 d< -cbind（a，b）
d [，names（df）] 
} 
  

但是，我收到这个错误：

 > foo< -nullToNA（bar）
 x [x ==，] < -  NA中的错误：矩阵
上下标的数目不正确。 ..）
  

我试过在这里找到的答案：将全部0个值全部替换为NA ，但它将我所有的列更改为数值。

解决方案

您可以直接索引符合逻辑条件的字段。所以你可以写下：

$ $ $ $ $ $ $ $ $ c $ df [is_empty（df）] =

其中 is_empty 是您的比较，例如 df ==：

  df [df == ] = NA 
  

但请注意 is.null（df）不起作用，而且无论如何都会很奇怪。 ¹ 。不过，我建议不要合并不同类型列的逻辑！

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¹ 几乎不会遇到 NULL ，因为只有基础向量是 list 时才起作用。你可以用这个约束创建矩阵和数据框，但是 is.null（df）永远不会是 TRUE 因为 NULL 值包装在列表中）。

I'm trying to write a function that turns Null values into NA. A summary of one of my column looks like this:

      a   b 
 12 210 468 

I'd like to change the 12 empty values to NA. I also have a few other factor columns for which I'd like to change Null values to NA, so I borrowed some stuff from here and there to come up with this:

# change nulls to NAs
nullToNA <- function(df){

  # split df into numeric & non-numeric functions
  a<-df[,sapply(df, is.numeric), drop = FALSE]
  b<-df[,sapply(df, Negate(is.numeric)), drop = FALSE]

  # Change empty strings to NA
  b<-b[lapply(b,function(x) levels(x) <- c(levels(x), NA) ),] # add NA level
  b<-b[lapply(b,function(x) x[x=="",]<- NA),]                 # change Null to NA

  # Put the columns back together
  d<-cbind(a,b)
  d[, names(df)]
}

However, I'm getting this error:

> foo<-nullToNA(bar)  
Error in x[x == "", ] <- NA : incorrect number of subscripts on matrix  
Called from: FUN(X[[i]], ...)

I have tried the answer found here: Replace all 0 values to NA but it changes all my columns to numeric values.

解决方案

You can directly index fields that match a logical criterion. So you can just write:

df[is_empty(df)] = NA

Where is_empty is your comparison, e.g. df == "":

df[df == ""] = NA

But note that is.null(df) won’t work, and would be weird anyway¹. I would advise against merging the logic for columns of different types, though! Instead, handle them separately.

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¹ You’ll almost never encounter NULL inside a table since that only works if the underlying vector is a list. You can create matrices and data.frames with this constraint, but then is.null(df) will never be TRUE because the NULL values are wrapped inside the list).

这篇关于将Null更改为NA的函数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！