对于 R 中的某些列，将 SpatialPointsDataFrame 中的 0 更改为 NA答案

【问题标题】：Change 0's in SpatialPointsDataFrame to NA for certain columns in R对于 R 中的某些列，将 SpatialPointsDataFrame 中的 0 更改为 NA
【发布时间】：2017-08-11 02:37:14
【问题描述】：

我知道这是一个非常简单的问题，但我现在很难过。

如何将 R 中的 SpatialPointsDataFrame 的 0 或 0.00 更改为 NA？我只想对某些列执行此操作。

例如，如果我有一个名为 l8.stations 的数据集，我只想为 l8.stations[,11:18]，你是怎么做到的？

【问题讨论】：

标签： r replace geospatial spatial na

【解决方案1】：

这似乎比在标准 data.frame 上稍微复杂一些。一种方法是将要更改的数据列提取到标准 data.frame 中。然后以正常方式更改它们，使用 data.frame 子集和赋值 - 请参阅here。

例如，将第 5:8 列中的整数零更改为 NA，我们可以这样做：

df = as.data.frame(l8.stations)[, 5:8]       # extract desired columns into a data.frame
df[df == 0] = NA                             # change values that are zero into NA
l8.stations[1:NROW( l8.stations), 5:8] = df  # insert result back into spatial points data frame

现在您还提到对 0.0 的值执行相同的操作。在这种处理实数而不是整数的情况下，我们真正应该测试的不是等于零，而是该值小于某个小数阈值。要了解为什么我们使用实数来执行此操作，而不是简单地测试它们是否等于零，请阅读 this。因此，例如，要将截止值用作eps = 1e-10，我们可以执行与上述相同的操作，但要测试小于eps 的值：

df = as.data.frame(l8.stations)[, 5:8]
df[abs(df) < eps] = NA    
l8.stations[1:NROW(l8.stations), 5:8] = df

一些可重复的虚拟数据进行测试：

library(sp)

set.seed(1331)
pts = cbind(1:5, 1:5)
dimnames(pts)[[1]] = letters[1:5]

df = data.frame(sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T), 
                sample(0:3, 5, T))

row.names(df) = letters[1:5]
colnames(df) = LETTERS[1:8]
l8.stations = SpatialPointsDataFrame(pts, df)

【讨论】：