替换因子列中的<NA>
我希望用有效值替换“因素”列中的<NA>值。但我找不到办法。此示例仅用于演示。原始数据来自我必须处理的一个外国csv文件。
df <- data.frame(a=sample(0:10, size=10, replace=TRUE),
b=sample(20:30, size=10, replace=TRUE))
df[df$a==0,'a'] <- NA
df$a <- as.factor(df$a)可能是这样的
a b
1 1 29
2 2 23
3 3 23
4 3 22
5 4 28
6 <NA> 24
7 2 21
8 4 25
9 <NA> 29
10 3 24现在，我想用一个数字替换<NA>值。
df[is.na(df$a), 'a'] <- 88
In `[<-.factor`(`*tmp*`, iseq, value = c(88, 88)) :
invalid factor level, NA generated我想我忽略了一个关于因素的基本R概念。我是吗？我不明白它为什么不起作用。我认为invalid factor level意味着88在这个因素中不是一个有效的水平，对吗？所以我必须告诉因子列还有另一个层次吗？
回答 6
Stack Overflow用户
发布于 2016-08-24 14:55:04
1) addNA，如果fac是一个因子，则addNA(fac)是相同的因素，但是NA作为一个级别添加。请参阅?addNA
强制NA水平达到88：
facna <- addNA(fac)
levels(facna) <- c(levels(fac), 88)给予：
> facna
[1] 1 2 3 3 4 88 2 4 88 3
Levels: 1 2 3 4 881a) --它可以写成一行，如下所示：
`levels<-`(addNA(fac), c(levels(fac), 88))2)因子它也可以在一行中使用factor的各种参数完成，如下所示：
factor(fac, levels = levels(addNA(fac)), labels = c(levels(fac), 88), exclude = NULL)2a)或等效：
factor(fac, levels = c(levels(fac), NA), labels = c(levels(fac), 88), exclude = NULL)3)如果是，另一种方法是：
factor(ifelse(is.na(fac), 88, paste(fac)), levels = c(levels(fac), 88))4) forcatforcat包具有如下功能：
library(forcats)
fct_explicit_na(fac, "88")
## [1] 1 2 3 3 4 88 2 4 88 3
## Levels: 1 2 3 4 88注意：--我们使用以下方法输入fac
fac <- structure(c(1L, 2L, 3L, 3L, 4L, NA, 2L, 4L, NA, 3L), .Label = c("1",
"2", "3", "4"), class = "factor")更新：已经改进(1)并添加了(1a)。随后添加(4)。
Stack Overflow用户
发布于 2017-09-30 06:20:58
其他办法是：
#check levels
levels(df$a)
#[1] "3" "4" "7" "9" "10"
#add new factor level. i.e 88 in our example
df$a = factor(df$a, levels=c(levels(df$a), 88))
#convert all NA's to 88
df$a[is.na(df$a)] = 88
#check levels again
levels(df$a)
#[1] "3" "4" "7" "9" "10" "88"Stack Overflow用户
发布于 2020-04-25 13:19:45
我也有类似的问题，我想补充一下我认为最务实(也是最整洁)的解决方案：
将该列转换为character列，使用mutate和简单的ifelse-statement将NA值更改为您希望的因子级别(我选择了"None")，将其转换回factor列：
df %>% mutate(
a = as.character(a),
a = ifelse(is.na(a), "None", a),
a = as.factor(a)
)清洁和无痛，因为当NA值出现在factor列中时，实际上不必使用它们。您绕过了奇怪之处，最终得到了一个干净的factor变量。
另外，针对下面关于多列的注释:您可以将语句包装在一个函数中，并使用mutate_if选择所有因素变量，或者，如果您知道所关注的列的名称，则可以使用mutate_at应用该函数：
replace_factor_na <- function(x){
x <- as.character(x)
x <- if_else(is.na(x), "None", x)
x <- as.factor(x)
}
df <- df %>%
mutate_if(is.factor, replace_factor_na)https://stackoverflow.com/questions/39126537
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