替换低于阈值的多个数据列
替换低于阈值的多个数据列
提问于 2018-01-29 23:21:54
我正在尝试引进一个大型的环境化学分析数据集。此数据集组织如下：
- 第一个
10 columns是样本信息(例如实验室、监测站、日期、坐标等)。 - 后续的
(more than 90 columns)是对不同变量(例如铝、pH、铜等)的观测。
最大的问题是，左截尾数据被写成"< 0.02"，并且每个参数的这个值是不同的。当我导入csv文件时，至少有一个左截尾值的所有列都被导入为Factor datatype。我想用一条基本规则来取代每一个左派审查：
- Replace "< X" for value "X/sqrt(2)".这只是一个示例，说明我最初是如何管理这些数据的。更换每一列是不可行的，因为有这么多的参数和阈值，即使在相同的参数和实验室内也可能有变化(如果实验室设备更新的话)。
提前谢谢你。
注意:我已经上传了我的数据集的一个更具体的摘录。它可以在这里获得：http://www.filehosting.org/file/details/722215/sample.csv
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-29 23:57:59
首先，我建议在read.table或read.csv中设置read.table= FALSE
然后，对于每一列，例如"0.2“，用您的方程替换它，然后计算这个表达式，例如：eval(parse(text = gsub("<(.*)","\\1/sqrt(2)","<0.2")))
要做到这一点，您可以使用dplyr的mutate_at
library(dplyr)
tdat <- data.frame(Site = letters[1:4], d1 = c(0,0,"<5",4), d2 = c("<0.5",0,7,4), stringsAsFactors = F)
myfun <- function(x){eval(parse(text = gsub("<(.*)","\\1/sqrt(2)",x)))}
tdat <- tdat %>% rowwise() %>% mutate_at(vars(d1:d2), .funs = funs(myfun))页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48511606
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