Можете ли вы использовать rbind.fill, не заполняя NA?

Question

Я пытаюсь объединить два фрейма данных с различным количеством столбцов и заголовков столбцов. Однако после того, как я их объединять с использованием rbind.fill(), полученный файл заполнил пустые ячейки NA.

Это очень неудобно, так как один из столбцов имеет данные, которые также представлены как «NA» (для Северной Америки), поэтому, когда я импортирую его в csv, электронная таблица не может отличить их друг от друга.

Есть ли способ для меня:

1. Используйте функцию rbind.fill без его заполнения пустых ячеек с НС

или

1. Изменить столбец, чтобы заменить NA *

* Я обыскивали блоги, и попробовал два наиболее популярных решений:

df$col[is.na(df$col)] <- 0, #it does not work 
df$col = ifelse(is.na(df$col), "X", df$col), #it changes all the characters to numbers, and ruins the column 

Позвольте мне знать, если у вас есть какие-либо советы! Я (к сожалению) не могу разделить df, но готов ответить на любые вопросы!

Answer 1

NA - это не то же самое, что "NA" - R, но может быть интерпретировано как таковое вашей любимой программой для работы с электронными таблицами. NA - это особое значение в R как NaN (не число). Если я правильно понимаю, один из ваших решений, чтобы заменить значения «NA» в колонке, представляющей Северную Америку с чем-то еще, в этом случае вы просто должны быть в состоянии сделать ...

df$col[ df$col == "NA" ] <- "NorthAmerica" 

Это предполагает что ваши значения «NA» на самом деле являются символьными строками. is.na() не вернет никаких значений, если они являются символьными строками, поэтому df$col[ is.na(df$col) ] <- 0 не будет работать.

Пример разницы между НС и «НС»:

x <- c(1, 2, 3 , "NA" , 4 , 5 , NA) 

> x[ !is.na(x) ] 
[1] "1" "2" "3" "NA" "4" "5" 

> x[ x == "NA" & !is.na(x) ] 
[1] "NA" 

метод для решения этой проблемы

Я думаю, что вы хотите оставить «NA», и любые NA с, как они в первый df, но сделать все NA во втором df, образованном с rbind.fill(), изменить на что-то вроде «NotAvailable». Вы можете сделать это как так ...

df1 <- data.frame(col = rep("NA" , 6) , x = 1:6 , z = rep(1 , 6)) 
df2 <- data.frame(col = rep("SA" , 2) , x = 1:2 , y = 5:6) 
df <- rbind.fill(df1 , df2) 
temp <- df [ (colnames(df) %in% colnames(df2)) ] 
temp[ is.na(temp) ] <- "NotAvailable" 
res <- cbind(temp , df[ !(colnames(df) %in% colnames(df2)) ]) 

#df has real NA values in column z and column y. We just want to get rid of y's 
df 

#  col x z y 
# 1 NA 1 1 NA 
# 2 NA 2 1 NA 
# 3 NA 3 1 NA 
# 4 NA 4 1 NA 
# 5 NA 5 1 NA 
# 6 NA 6 1 NA 
# 7 SA 1 NA 5 
# 8 SA 2 NA 6 

#res has "NA" strings in col representing "North America" and NA values in z, whilst those in y have been removed 
#More generally, any NA in df1 will be left 'as-is', whilst NA from df2 formed using rbind.fill will be converted to character string "NotAvilable" 
res 

#  col x   y z 
# 1 NA 1 NotAvailable 1 
# 2 NA 2 NotAvailable 1 
# 3 NA 3 NotAvailable 1 
# 4 NA 4 NotAvailable 1 
# 5 NA 5 NotAvailable 1 
# 6 NA 6 NotAvailable 1 
# 7 SA 1   5 NA 
# 8 SA 2   6 NA 

Answer 2

Если у вас есть dataframe, который содержит NA, и вы хотите заменить их все, что вы можете сделать что-то вроде:

df[is.na(df)] <- -999 

Это будет заботиться о всех NA-х в одном кадре

Если вы хотите, чтобы действовать на одной колонке, вы можете сделать что-то вроде

df$col[which(is.na(df$col))] <- -999