R. 删除“#NAME?”时出现问题? (来自 excel 导入)在数据框中
R. Problem removing "#NAME?" (from an excel import) in dataframe
我从 excel 导入了一个 .csv 文件,其中包含我试图删除的公式挂断。
数据的简单版本如下。
library(tidyverse)
df <- data.frame(
species = letters[1:5],
param1 = c("Place", "creek", "river", "#VALUE!", "desert"),
param2 = c(-23.8, 43.23, "#NAME?", 45, 0.23),
param3 = c(2.4, 2, 5.7, 0.00003, -2.5),
stringsAsFactors = FALSE
) # This is a simplified version of the excel .csv import
df[df == "#VALUE!"] <- "" # Removes excel cells where the formula left "#VALUE!"
df[df == "#NAME\?"] <- "" # This does not work
ndf <- df # This is an attempt to reassign the columns to numeric
ndf
class(ndf$param2)
class(ndf$param3)
主要的问题是数据列Param2
在需要numeric
时被分配给了character
,或者我必须运行 对它不起作用。
我试过很多不同的东西,但我似乎总是认不出这个细胞。如何删除“#NAME?”请跨过df?
您正在进行精确匹配(而不是正则表达式匹配),因此您不需要以不同方式转义特殊变量(如 ?
、!
)。尝试:
df[df == "#VALUE!"] <- ""
df[df == "#NAME?"] <- NA
df <- type.convert(df, as.is = TRUE)
df
# species param1 param2 param3
#1 a Place -23.80 2.40000
#2 b creek 43.23 2.00000
#3 c river NA 5.70000
#4 d 45.00 0.00003
#5 e desert 0.23 -2.50000
str(df)
#'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
# $ species: chr "a" "b" "c" "d" ...
# $ param1 : chr "Place" "creek" "river" "" ...
# $ param2 : num -23.8 43.23 NA 45 0.23
# $ param3 : num 2.4 2 5.7 0.00003 -2.5
这里有一个 dplyr
解决方案 sub
一次性替换不需要的值:
df %>%
mutate(across(matches("\d"), ~sub("#.*", "NA", .)))
species param1 param2 param3
1 a Place -23.8 2.4
2 b creek 43.23 2
3 c river NA 5.7
4 d NA 45 3e-05
5 e desert 0.23 -2.5
如果您不知道不需要的值出现在哪些列中,此解决方案很有用:
library(stringr)
df %>%
mutate(across(where(~any(str_detect(.,"#"))), ~sub("#.*", "NA", .)))
第三个解决方案既可以替换任何地方不需要的值,又可以将列转换为正确的类型(感谢@Ronak 的启发):
df %>%
mutate(across(where(~any(str_detect(.,"#"))), ~sub("#.*", "NA", .)),
across(everything(), ~type.convert(., as.is = TRUE)))
我从 excel 导入了一个 .csv 文件,其中包含我试图删除的公式挂断。 数据的简单版本如下。
library(tidyverse)
df <- data.frame(
species = letters[1:5],
param1 = c("Place", "creek", "river", "#VALUE!", "desert"),
param2 = c(-23.8, 43.23, "#NAME?", 45, 0.23),
param3 = c(2.4, 2, 5.7, 0.00003, -2.5),
stringsAsFactors = FALSE
) # This is a simplified version of the excel .csv import
df[df == "#VALUE!"] <- "" # Removes excel cells where the formula left "#VALUE!"
df[df == "#NAME\?"] <- "" # This does not work
ndf <- df # This is an attempt to reassign the columns to numeric
ndf
class(ndf$param2)
class(ndf$param3)
主要的问题是数据列Param2
在需要numeric
时被分配给了character
,或者我必须运行 对它不起作用。
我试过很多不同的东西,但我似乎总是认不出这个细胞。如何删除“#NAME?”请跨过df?
您正在进行精确匹配(而不是正则表达式匹配),因此您不需要以不同方式转义特殊变量(如 ?
、!
)。尝试:
df[df == "#VALUE!"] <- ""
df[df == "#NAME?"] <- NA
df <- type.convert(df, as.is = TRUE)
df
# species param1 param2 param3
#1 a Place -23.80 2.40000
#2 b creek 43.23 2.00000
#3 c river NA 5.70000
#4 d 45.00 0.00003
#5 e desert 0.23 -2.50000
str(df)
#'data.frame': 5 obs. of 4 variables:
# $ species: chr "a" "b" "c" "d" ...
# $ param1 : chr "Place" "creek" "river" "" ...
# $ param2 : num -23.8 43.23 NA 45 0.23
# $ param3 : num 2.4 2 5.7 0.00003 -2.5
这里有一个 dplyr
解决方案 sub
一次性替换不需要的值:
df %>%
mutate(across(matches("\d"), ~sub("#.*", "NA", .)))
species param1 param2 param3
1 a Place -23.8 2.4
2 b creek 43.23 2
3 c river NA 5.7
4 d NA 45 3e-05
5 e desert 0.23 -2.5
如果您不知道不需要的值出现在哪些列中,此解决方案很有用:
library(stringr)
df %>%
mutate(across(where(~any(str_detect(.,"#"))), ~sub("#.*", "NA", .)))
第三个解决方案既可以替换任何地方不需要的值,又可以将列转换为正确的类型(感谢@Ronak 的启发):
df %>%
mutate(across(where(~any(str_detect(.,"#"))), ~sub("#.*", "NA", .)),
across(everything(), ~type.convert(., as.is = TRUE)))