data.table 用 NA 替换值 [重复]

Question

我想在data.table 的每一列中将0 替换为NA。

library(data.table)
dt1 <- data.table(V1=0:2, V2=2:0)
dt1

   V1 V2
1:  0  2
2:  1  1
3:  2  0

dt1==0
       V1    V2
[1,]  TRUE FALSE
[2,] FALSE FALSE
[3,] FALSE  TRUE

我试过这个

dt1[dt1==0] 
Error in `[.data.table`(dt1, dt1 == 0) : 
  i is invalid type (matrix). Perhaps in future a 2 column matrix could return a list of elements of DT (in the spirit of A[B] in FAQ 2.14). Please let datatable-help know if you'd like this, or add your comments to FR #1611.

也试过这个

dt1[dt1==0, .SD :=NA] 

已编辑

部分sessionInfo()

R version 3.2.1 (2015-06-18)
Platform: i686-pc-linux-gnu (32-bit)
Running under: Ubuntu 14.04.2 LTS

data.table_1.9.4

Answer 1

您可以尝试set 用于多个列。避免.[data.table 的开销会更快

for(j in seq_along(dt1)){
         set(dt1, i=which(dt1[[j]]==0), j=j, value=NA)
}
dt1
#   V1 V2
#1: NA  2
#2:  1  1
#3:  2 NA

或者另一种选择是循环使用lapply，然后使用replace 将0 值更改为NA

dt1[, lapply(.SD, function(x) replace(x, which(x==0), NA))]

或者我们可以利用一些算术运算将 0 值转换为 NA。

 dt1[, lapply(.SD, function(x) (NA^!x) *x)]

(NA^!x)*x 的工作方式是将!x 即每列的逻辑 TRUE/FALSE 向量（其中 TRUE 对应于 0 值）转换为 NA 和通过执行 NA^!x 转换为 1。我们乘以 x 值，将 1 替换为对应的 x 值，而 NA 将保持不变。

或者类似于base R的语法是

  is.na(dt1) <- dt1==0

但是这种方法对于大型 data.table 可能效率不高，因为 dt1==0 将是一个逻辑矩阵，并且正如 @Roland 在 cmets 中提到的那样，数据集将被复制。对于更大的数据集，我会使用基于lapply 或更高效的set。

Answer 2

dt1[dt1==0] <- NA 为我工作。

dt1[dt1==0] <- NA
dt1
##   V1 V2
##1: NA  2
##2:  1  1
##3:  2 NA

正如 Roland 所说，这确实会复制 data.table 对象，并且会更慢。