Potrzebuję zastąpić poziomy kolumny współczynnika w ramce danych. Na przykład, używając zestawu danych iris, w jaki sposób zamienić dowolne komórki, które zawierają z kolumną setosa w kolumnie?Zastąp zawartość kolumny współczynnika w ramce danych R
Spodziewałem następujące czynności, aby pracować, ale to generuje komunikat ostrzegawczy i po prostu wstawia NAS:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'setosa'
Założę się, że problem jest, gdy trzeba zastąpić wartości na nowy, jeden, który nie jest obecnie część poziomów istniejącego faktora:
levels(iris$Species)
# [1] "setosa" "versicolor" "virginica"
Twój przykład było złe, to działa:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'setosa'
To, co bardziej prawdopodobne, stwarza problem, którego było zobaczyć z własnych danych:
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'new.species'
# Warning message:
# In `[<-.factor`(`*tmp*`, iris$Species == "virginica", value = c(1L, :
# invalid factor level, NAs generated
To będzie działać, jeśli najpierw zwiększyć poziom Opóźnienie:
levels(iris$Species) <- c(levels(iris$Species), "new.species")
iris$Species[iris$Species == 'virginica'] <- 'new.species'
Do rzeczy, które są sugerujących można po prostu zmienić poziomy używając levels:
levels(iris$Species)[3] <- 'new'
istnieje jeden sposób, aby zrobić to na wielu kolumnach? Na przykład mam wiele kolumn z "TRU E 'i '' wartości, które chcę przekodować do 'fałszywej 0', '1' – UD1989
@ UD1989, wystarczy użyć coś takiego: 'mydf [] <- lapply (mydf, as.numeric)' –
można użyć funkcji revalue z packa ge plyr, aby zastąpić wartości w wektorze czynnikowym.
W przykładzie zastąpić czynnik virginica przez setosa:
data(iris)
library(plyr)
revalue(iris$Species, c("virginica" = "setosa")) -> iris$Species
Co jeśli don' Czy masz starą wartość? // i nie chcemy pobierać starej wartości tylko po to, aby użyć jej w tym metodzie –
miałem ten sam problem. To działało lepiej:
Zidentyfikuj którym poziomie chcesz zmodyfikować: levels(iris$Species)
"setosa" "versicolor" "virginica"
Więc setosa to pierwszy.
Następnie napisać to:
levels(iris$Species)[1] <-"new name"
bardziej ogólnego rozwiązania, które współpracuje ze wszystkimi ramki danych na raz i gdzie nie trzeba, aby dodać nowe poziomy czynników jest:
data.mtx <- as.matrix(data.df)
data.mtx[which(data.mtx == "old.value.to.replace")] <- "new.value"
data.df <- as.data.frame(data.mtx)
Dobrą cechą tego kodu jest to, że można przypisać dowolną liczbę wartości w oryginalnej ramce danych naraz, nie tylko jedną wartość, jaką można uzyskać w oryginalnej ramce danych, a także nowe wartości mogą być wartościami losowymi. W ten sposób możesz stworzyć pełną nową losową ramkę danych o tym samym rozmiarze co oryginał.
Korzystanie dlpyr::mutate i forcats::fct_recode:
library(dplyr)
library(forcats)
iris <- iris %>%
mutate(Species = fct_recode(Species,
"Virginica" = "virginica",
"Versicolor" = "versicolor"
))
iris %>%
count(Species)
# A tibble: 3 x 2
Species n
<fctr> <int>
1 setosa 50
2 Versicolor 50
3 Virginica 50
Twój przykład z 'iris' prostu działa. Czy możesz powtórzyć swój problem w jakiś inny sposób? W tej chwili trudno zrozumieć, co chcesz robić. – Andrie
Działa dla mnie.Jakie ostrzeżenie otrzymujesz? – sgibb
To zadziałało z przesłoną przy próbie ponownie. Jednak stosując to samo z moim zbiorze daje to: komunikat ostrzegawczy. W '[<- factor' (' * '* tmp, x $ Hweet == "hweet" value = C (NA_integer_,: nieprawidłowy poziom czynnika, NAS generowane – luciano