用“无”替换具有 NA 因子水平的多列答案

【问题标题】：Replacing multiple columns with NA Factor Levels with "None"用“无”替换具有 NA 因子水平的多列
【发布时间】：2017-12-07 05:12:53
【问题描述】：

我正在使用数据集 House Price: Advanced Regression Techniques，其中包括多个因子变量，其级别中有 NA。考虑 PoolQL、Alley 和 MiscFeatures 列。我想在一个函数中用None 替换所有这些NA，但我没有这样做。到目前为止尝试过：

MissingLevels <- function(x){
  for(i in names(x)){
  levels <- levels(x[i])
  levels[length(levels) + 1] <- 'None'
  x[i] <- factor(x[i], levels = levels)
  x[i][is.na(x[i])] <- 'None'
  return(x)
  }
}

MissingLevels(df[,c('Alley', 'Fence')])

apply(df[,c('Alley', 'Fence')], 2, MissingLevels)

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

【问题讨论】：

标签： r function dataframe na levels

【解决方案1】：

有几种方法，例如：

x <- data.frame(another = 1:3, Alley = c("A", "B", NA), Fence = c("C", NA, NA))

选项 1：使用forcats 包

x[,c("Alley", "Fence")] <- lapply(x[,c("Alley", "Fence")], fct_explicit_na, na_level = "None")

  another Alley Fence
1       1     A     C
2       2     B  None
3       3  None  None

选项 2：

x[,c("Alley", "Fence")] <- lapply(x[,c("Alley", "Fence")], function(x){`levels<-`(addNA(x), c(levels(x), "None"))})

PS：第二个答案的灵感来自@G。格洛腾迪克发帖replace <NA> in a factor column in R

【讨论】：

甜蜜！非常简洁的功能。我喜欢。对我来说，这非常有效：apply(df[,c("Alley", "Fence")], 2, fct_explicit_na, na_level = "None")。
为什么要使用 sapply 或 apply(df, 2... 并将 data.frame 强制转换为矩阵？ lapply 与覆盖原始 x 结合使用会更合适
我认为你是对的@thelatemail。 lapply 保留类因子，而 apply 将变量更改为字符。
真@thelatemail。谢谢。已编辑。