使用 replace_with_na 函数将范围外的值替换为 NA答案

【问题标题】：Replace values outside range with NA using replace_with_na function使用 replace_with_na 函数将范围外的值替换为 NA
【发布时间】：2020-09-20 18:58:52
【问题描述】：

我有以下数据集

structure(list(a = c(2, 1, 9, 2, 9, 8), b = c(4, 5, 1, 9, 12, 
NA), c = c(50, 34, 77, 88, 33, 60)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

  a  b  c
1 2  4 50
2 1  5 34
3 9  1 77
4 2  9 88
5 9 12 33
6 8 NA 60

从 b 列我只想要 4-9 之间的值。 c列在50-80之间。将范围外的值替换为 NA，导致

structure(list(a = c(2, 1, 9, 2, 9, 8), b = c(4, 5, NA, 9, NA, 
NA), c = c(50, NA, 77, NA, NA, 60)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

  a  b  c
1 2  4 50
2 1  5 NA
3 9 NA 77
4 2  9 NA
5 9 NA NA
6 8 NA 60

我用 replace_with_na_at 函数尝试了几件事，这似乎是最合乎逻辑的：

test <- replace_with_na_at(data = test, .vars="c",
                          condition = ~.x < 2 & ~.x > 2)

但是，我尝试过的任何方法都不起作用。有人知道为什么吗？提前致谢！ :)

【问题讨论】：

replace_with_na_at() 来自哪个包？您应该在可重现的示例中包含相关的库调用。

标签： r dataframe replace na data-cleaning

【解决方案1】：

您可以使用逻辑向量来测试您的条件。

x$b[x$b < 4 | x$b > 9] <- NA
x$c[x$c < 50 | x$c > 80] <- NA
x
#  a  b  c
#1 2  4 50
#2 1  5 NA
#3 9 NA 77
#4 2  9 NA
#5 9 NA NA
#6 8 NA 60

数据：

x <- structure(list(a = c(2, 1, 9, 2, 9, 8), b = c(4, 5, 1, 9, 12, 
NA), c = c(50, 34, 77, 88, 33, 60)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

【讨论】：

【解决方案2】：

又一个基础 R 解决方案，这次是函数 is.na<-

is.na(test$b) <- with(test, b < 4 | b > 9)
is.na(test$c) <- with(test, c < 50 | c > 80)

一个带有管道的包naniar解决方案可以是

library(naniar)
library(magrittr)

test %>%
  replace_with_na_at(
    .vars = 'b',
    condition = ~(.x < 4 | .x > 9)
  ) %>%
  replace_with_na_at(
    .vars = 'c',
    condition = ~(.x < 50 | .x > 80)
  )

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该提及您正在使用的软件包。从谷歌搜索，我猜你正在使用naniar。问题似乎是您没有正确指定条件，但以下应该可以工作：

library(naniar)

test <- structure(list(a = c(2, 1, 9, 2, 9, 8), 
                    b = c(4, 5, 1, 9, 12, NA),
                    c = c(50, 34, 77, 88, 33, 60)), 
               class = "data.frame", 
               row.names = c(NA, -6L)) 

replace_with_na_at(test, "c", ~.x < 50 | .x > 80)
#>   a  b  c
#> 1 2  4 50
#> 2 1  5 NA
#> 3 9  1 77
#> 4 2  9 NA
#> 5 9 12 NA
#> 6 8 NA 60

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 6 月 2 日创建}

【讨论】：

【解决方案4】：

您只需使用Map 将您的值替换为NA。

dat[2:3] <- Map(function(x, y) {x[!x %in% y] <- NA;x}, dat[2:3], list(4:9, 50:80))
dat
#   a  b  c
# 1 2  4 50
# 2 1  5 NA
# 3 9 NA 77
# 4 2  9 NA
# 5 9 NA NA
# 6 8 NA 60

数据：

dat <- structure(list(a = c(2, 1, 9, 2, 9, 8), b = c(4, 5, 1, 9, 12, 
NA), c = c(50, 34, 77, 88, 33, 60)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

【讨论】：

【解决方案5】：

我们可以使用map2

library(purrr)
library(dplyr)
df1[c('b', 'c')] <- map2(df1 %>% 
       select(b, c), list(c(4, 9), c(50,80)), ~ 
           replace(.x, .x < .y[1]|.x > .y[2], NA))

【讨论】：