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dplyr -如何重新编码到NA？

dplyr是一个在R语言中用于数据处理和操作的包。它提供了一组简洁且一致的函数，可以用于对数据进行筛选、排序、汇总、变形等操作。

在dplyr中，重新编码到NA可以通过使用mutate()函数结合ifelse()函数来实现。具体步骤如下：

首先，加载dplyr包：library(dplyr)
使用mutate()函数创建一个新的变量，并使用ifelse()函数对原始变量进行重新编码。ifelse()函数接受三个参数：条件、满足条件时的值、不满足条件时的值。
在条件中，使用is.na()函数判断原始变量是否为NA。如果是NA，则将新变量的值设置为NA；如果不是NA，则将新变量的值设置为原始变量的值。

下面是一个示例代码：

# 加载dplyr包
library(dplyr)

# 创建一个示例数据框
df <- data.frame(x = c(1, 2, NA, 4, 5))

# 使用mutate()函数重新编码到NA
df <- df %>% mutate(new_x = ifelse(is.na(x), NA, x))

# 查看结果
df

在上述示例中，我们创建了一个名为df的数据框，其中包含一个变量x。然后，使用mutate()函数创建了一个新变量new_x，并使用ifelse()函数对x进行重新编码。最后，我们查看了结果数据框df，可以看到原始变量x中的NA值已经被重新编码为NA。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估。

相关搜索:dplyr -一次重新编码多个列 dplyr返回不会重新绑定到可比数据帧的数据帧 odoo 14如何选择重新编码 plyr::mapvalues的dplyr替代方案(使用字典重新编码)从C到Python的重新编码从Stata到R:按排序和xtreg重新编码以相同的方式重新编码多个变量，使用mutate_at和list with dplyr 使用dplyr (R)根据查找表重新编码值使用dplyr或forcats重新编码NA因子使用dplyr重新编码变量

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