如何处理 R 数据框中字符类型的空记录？
How to handle empty records of character type in a dataframe in R?
我正在读取 JSON txt 文件作为 R 中的数据框，其中有很多空记录。现在当我检查 is.na(df) 时，我没有为空记录得到 TRUE。我该如何处理？
我尝试通过打印检查空记录，它显示为空引号“”，我相信数据框将其计为字符。我试图用 NA 替换它们，但不确定这是否是处理此问题的正确方法。最终，我需要处理这些缺失值。
is.na(df)
df[df==""]<-NA
将空记录作为缺失值处理并将其从我的数据中删除的最佳方法是什么？
最好的选择是在读取文件时在 read.table/read.csv 中使用 na.strings = ""。如果那不可能，那么 OP 使用的方法以外的一个选项是 na_if，然后根据需要更改列的 type
library(dplyr)
library(hablar)
df <- df %>%
mutate_all(na_if, y = "") %>%
retype
我正在读取 JSON txt 文件作为 R 中的数据框，其中有很多空记录。现在当我检查 is.na(df) 时，我没有为空记录得到 TRUE。我该如何处理？
我尝试通过打印检查空记录，它显示为空引号“”，我相信数据框将其计为字符。我试图用 NA 替换它们，但不确定这是否是处理此问题的正确方法。最终，我需要处理这些缺失值。
is.na(df)
df[df==""]<-NA
将空记录作为缺失值处理并将其从我的数据中删除的最佳方法是什么？
最好的选择是在读取文件时在 read.table/read.csv 中使用 na.strings = ""。如果那不可能，那么 OP 使用的方法以外的一个选项是 na_if，然后根据需要更改列的 type
library(dplyr)
library(hablar)
df <- df %>%
mutate_all(na_if, y = "") %>%
retype