将数值列的 NA 替换为 R 中的数值和字符值

Question

我有一个包含多列的数据框 df。
其中两列（ AGE 和 SALARY 列）的类型为 double。
我想用 0 和
替换 AGE 列的缺失值 SALARY 列缺失值“未找到”。

最有效的方法是什么？

replace_na(df, list(AGE=0, SALARY="not found"))

我收到错误：

Error in `stop_vctrs()`:
! Can't convert `replace$SALARY` <character> to match type of `data$SALARY` <double>.
Backtrace:
 1. tidyr::replace_na(df, list(AGE= 0, SALARY= "not found"))
 2. tidyr:::replace_na.data.frame(df, list(AGE= 0, SALARY= "not found"))
 3. vctrs::vec_assign(...)
 4. vctrs `<fn>`()
 5. vctrs::vec_default_cast(...)
 6. vctrs::stop_incompatible_cast(...)
 7. vctrs::stop_incompatible_type(...)
 8. vctrs:::stop_incompatible(...)
 9. vctrs:::stop_vctrs(...)

编辑：这是我的数据集的来源：https://drive.google.com/file/d/1cKxzNrnIMq4RxdMcBz3nlr7YtYaPhn5_/view?usp=sharing

Answer 1

将 tidyr 更新到版本 1.2.0 后，我遇到了同样的问题

从 tidyr 的更改日志中：

replace_na() 不再允许在应用替换时更改数据类型。现在，replace 将始终转换为进行替换之前的数据类型。例如，这意味着不再允许在整数列上使用替换值 1.5。同样，替换列表列中的缺失值现在必须使用 list("foo") 而不仅仅是 "foo" 来完成。

您正在尝试转换两列“年龄”和“薪水”。

单独转换“Age”应该可以，因为它可能是 double 类型，并且您将 NA 转换为 0，也是 double 类型。

mutate(Age = Replace_na(Age, 0) #This should work

但是，当您尝试使用字符串“未找到”在“Salary”中 replace_na 时，您必须转换character 列过去会自动执行此操作，但现在您可以通过添加对 as.character 的调用来解决此问题。 >

mutate(Salary = Replace_na(Salary, "not found") #used to work

新方法：

mutate(Salary = Replace_na(as.character(Salary), "not find") #New方法

Answer 2

根据链接的数据判断，您似乎有空白数据单元格，而不是NA。如果这是正确的，那么这应该有效：

df %>%
  mutate(
    AGE = ifelse(AGE == "", 0, AGE),
    SALARY = ifelse(SALARY == "", "not found", SALARY)
  )
  AGE    SALARY
1   0         4
2   2         3
3   3 not found
4   5         7
5   7         5

数据：

df <- data.frame(AGE = c("", 2, 3, 5, 7), 
                 SALARY = c(4, 3, "", 7, 5))