Функция для изменения Null к NA

Question

Я пытаюсь написать функцию, которая превращает Null значения в NA. Сводка одной из моих столбцов выглядит так:

 a b 
12 210 468 

Я хотел бы изменить 12 пустых значений на NA. У меня также есть несколько других факторов столбцы, для которых я хотел бы изменить нулевые значения NA, поэтому я заимствовал некоторые вещи здесь и там, чтобы придумать с этим:

# change nulls to NAs 
nullToNA <- function(df){ 

    # split df into numeric & non-numeric functions 
    a<-df[,sapply(df, is.numeric), drop = FALSE] 
    b<-df[,sapply(df, Negate(is.numeric)), drop = FALSE] 

    # Change empty strings to NA 
    b<-b[lapply(b,function(x) levels(x) <- c(levels(x), NA)),] # add NA level 
    b<-b[lapply(b,function(x) x[x=="",]<- NA),]     # change Null to NA 

    # Put the columns back together 
    d<-cbind(a,b) 
    d[, names(df)] 
} 

Однако, я получаю это ошибка:

> foo<-nullToNA(bar) 
Error in x[x == "", ] <- NA : incorrect number of subscripts on matrix 
Called from: FUN(X[[i]], ...) 

Я попробовал ответ здесь: Replace all 0 values to NA но меняет все мои столбцы в числовые значения.

Answer 1

Вы можете напрямую индексировать поля, соответствующие логическому критерию. Таким образом, вы можете просто написать:

df[is_empty(df)] = NA 

is_empty Где ваше сравнение, например, df == "":

Но обратите внимание, что is.null(df) не будет работать, и было бы странно в любом случае . Однако я бы посоветовал не сливать логику для столбцов разных типов! Вместо этого обрабатывайте их отдельно.

---

Вы практически никогда не сталкиваться с NULL внутри таблицы, так как это работает только если основной вектор является list. Вы можете создать матрицы и data.frames с этим ограничением, но тогда is.null(df) никогда не будет TRUE, потому что значения NULL обернуты внутри списка).

Answer 2

Как насчет:

df[apply(df, 2, function(x) x=="")] = NA 

отлично работает для меня, по крайней мере, на простых примерах.