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我有一个来自调查的数据框，其中有几种类型的缺失值，这些值在不同的列中有所不同。在一些问题中，他们只使用"97"，而在其他问题中，他们使用了"98“、"99”或"99999“等。我想要的是一种快速而简单的方法来检查每一列中是否包含缺少的值类型之一，并将所有这些值都设置为NA。我在这个网站上找到了一个使用简单列的解决方案，但一定有更有效的方法吗？> &
浏览 13提问于2020-06-14得票数 2
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我正在尝试使用dplyr::case_when在dplyr::mutate中创建一个新变量，其中我将一些值设置为缺失值，并同时对其他值进行重新编码。但是，如果我试图将值设置为NA，则会出现一个错误，说明我们不能创建变量new，因为NA是逻辑的：
评估错误:必须是双重类型
浏览 10提问于2017-07-03得票数 58
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我试图找出一种简单的方法来使用dplyr (data set = dat，variable =x)来实现这样的操作：应该很简单，但这是我目前所能做的最好的。dat = dat %>% mutate(x=ifelse(x<0,NA,x))
浏览 3提问于2015-01-12得票数 79
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其主要思想是从我的数据中删除异常值，按目标分组，然后为每个featureX (有很多)变化的目标和每个特性的值绘制一组盒子图。as.data.frame(f)
所以我只想运行最后一段代码，为每个
浏览 7提问于2020-12-03得票数 0
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是否有一种干净的方法可以忽略零并在sapply函数中获取这些值？
还是我必须编写一个自定义函数并在sapply中调用它？
浏览 2提问于2020-06-01得票数 0
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我想为数据帧中的一个列为一系列值创建多个滞后变量。我的代码可以成功地完成我想做的事情，但是不能根据我的需要进行扩展(数百次迭代)。::lag(Result, n = 1, default = NA))%>% mutate(lag.Result10 = dplyr::lag(Result, n = 10, default =
浏览 0提问于2019-05-01得票数 4
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我想将多个函数应用到相同的数据文件中。但是，我未能在purrr::imap中成功地将列名作为参数传递。当我将函数(例如，check_1)直接应用于数据帧时，select工作得很好。但是，当我试图使用imap和exec.The格式将列名作为参数传递时，这是问题的一部分(例如，1.1.)这是对的后续，但该帖子和解决方案侧重于将多个函数应用于各个列。现在，我需要应用多个函数，它们在dataframe中使用多个列；因此，需要
浏览 1提问于2021-08-11得票数 2
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我有一个大的数据框架，其中包含从其他列计算出来的多个列。这些问题出现在8888和9999的值分别构成NA或拒绝回答的地方。这些值被错误地用于计算其他列(例如pricepergram的值)，因为它们在计算之前没有被指示为NA。
我无法重新计算所有的值，所以我想找到一些代码，它将数据的每一行作为参数。如果该行中的最大值大于8887，那么我希望它返回该行，但将所有价格的值设置为<
浏览 3提问于2022-08-23得票数 0
如果以小时为单位给出，则duration_minutes列为空(NA)，反之亦然。is.na(duration_minutes), duration_minutes / 60))Warning message:df <- structure(list(duration_hours = c(1, NA, 2, NA, 1), duration_minutes = c(NA, 2
浏览 0提问于2020-02-17得票数 0
AB X3 5 CD Z5 5 EF X7 8 HI Z对于每一个ABC$A等于5，那么与5连接的所有行都将为NULL或NA我想要的输出应该如下所示 A B C2 3 BC Y4 6 DE W6 7 FG Y
7 8 HI
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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我希望在dplyr::spread列表中使用purrr::map为多个列获取data.frames。想知道怎样才能达到预期的效果？library(tidyverse) dplyr::group_by(gear, carb) %>% .vars = names19.7 d
浏览 1提问于2018-06-22得票数 0
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我希望通过NA中的mutate_if将dplyr值替换为零。语法如下：mtcars[sample(1:dim(mtcars)[1], 5), mutate_if(is.na,0)
mutate_if(is.na, funs(.
浏览 3提问于2017-02-05得票数 54
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因此我打印了这个关系(散点图)，根据婴儿数据(UsingR)，它显示了一些“未知值，大约是99，或999”，它将未知数据设置为99或999值。我想要做的是去掉99和999值，并显示散点图和多个回归。
浏览 4提问于2017-05-08得票数 1
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我想检查一个dataframe的两个列中的值是否不匹配，并使用这些信息创建一个新列。我希望使用dplyr::mutate，并且希望能够处理NA值。使用此代码可以生成一个简单的示例：let <- c("a", "b", NA)perms <- expand.grid(
let_2b
浏览 1提问于2019-08-27得票数 3
, "main", "gender"), dependence = c("NA", "NA", "NA", "NA", "N
浏览 6提问于2021-12-29得票数 1
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我想我问了专家-抱歉，这更像是一个代码审查问题，但我在下面添加了这个问题。下面的代码是否可以获得最接近第一行的top_n案例-忽略第一行： example_df <- data.frame( , age = c(30, 30.1, 20, 31)example_df
gower_dist <- as.matrix(daisy(
浏览 21提问于2019-12-18得票数 2
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鉴于以下数据框架：如果列a、b和c中的值为NA或0，如何将其更改为NA？我可以让它很容易地用于单个列，例如df[,3][df$d==0|is.na(df$d)] <- NA，但是我在跨多个列工作时遇到了困难。我非常感谢基
浏览 0提问于2018-11-26得票数 2
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我有一个数据框架，其中一个列包含连续数据和NA。我希望使用if_else()和is.na()将所有连续数据重新编码为一个级别的分类数据，将NA重新编码为另一个级别。我该怎么做呢？示例数据框架：如何将所有数字重新编码为“结果”，<
浏览 4提问于2022-01-24得票数 -2
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我现在正在处理一个有许多缺失值的数据集。我使用LOCF方法来替换丢失的值(因为它是重复的度量)。我使用na.locf函数来替换丢失的值。(data_rep,na.rm=FALSE)24 13 J2 NA NA 2 2data_rep_locf1 1 J0 2 2 NA<
浏览 3提问于2019-11-25得票数 2
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我想用多个函数按组总结一下df。复制数据：df1 <- data.frame(a=c('a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'), b=c(1,NA,3,2,2,1), c=c(1,3,5,5,2,4当结果是NA时，它应该返回df1$c的第二个最高值的df1$b值。错误:列'maxc‘必须长度为</
浏览 2提问于2020-01-24得票数 0
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