如何将数据框中的 NaN 转换为 NA答案

【问题标题】：How to turn NaNs in a data frame into NAs如何将数据框中的 NaN 转换为 NA
【发布时间】：2014-09-20 17:09:42
【问题描述】：

我希望并担心这只是一个单一的答案，并且为不得不问它而感到尴尬：

由于使用 reshape2 转换数据框，我有一个大数据框，其第一行如下：

  ukgridcode      x       y year     pm10 pm2.5      no2      nox  co so2 ozone benzene
1      56361 460500 1218500 2001 8.583796   NaN 2.375508 3.031918 NaN NaN   NaN     NaN
2      57051 460500 1217500 2001 8.584764   NaN 2.368387 3.022830 NaN NaN   NaN     NaN
3      57052 461500 1217500 2001 8.587392   NaN 2.383438 3.042039 NaN NaN   NaN     NaN
4      57054 463500 1217500 2001 8.590163   NaN 2.455386 3.133869 NaN NaN   NaN     NaN
5      57741 460500 1216500 2001 8.588822   NaN 2.375839 3.032340 NaN NaN   NaN     NaN
6      57742 461500 1216500 2001 8.592360   NaN 2.394949 3.056732 NaN NaN   NaN     NaN

我想将每个 NaN 转换为 NA。到目前为止，我已经尝试过：

d2 <- d[is.nan(d)] <- NA
d2 <- d[!is.finite(d)] <- NA
d2 <- apply(d, 2, function (x) x[is.nan(x)] <- NA) # also tried row-wise (1)

但到目前为止还没有成功。

非常感谢您的解决方案。

【问题讨论】：

为什么不用dcast的fill参数？
谢谢。我仍在学习 Wickhamese 并将查看填充参数。下面的答案似乎暂时有效

标签： r dataframe apply nan na

【解决方案1】：

试试

d[sapply(d, is.nan)] <- NA


#   ukgridcode      x       y year     pm10 pm2.5      no2      nox co so2 ozone benzene
# 1      56361 460500 1218500 2001 8.583796    NA 2.375508 3.031918 NA  NA    NA      NA
# 2      57051 460500 1217500 2001 8.584764    NA 2.368387 3.022830 NA  NA    NA      NA
# 3      57052 461500 1217500 2001 8.587392    NA 2.383438 3.042039 NA  NA    NA      NA
# 4      57054 463500 1217500 2001 8.590163    NA 2.455386 3.133869 NA  NA    NA      NA
# 5      57741 460500 1216500 2001 8.588822    NA 2.375839 3.032340 NA  NA    NA      NA
# 6      57742 461500 1216500 2001 8.592360    NA 2.394949 3.056732 NA  NA    NA      NA

或使用data.table

library(data.table)
setDT(d)[, lapply(.SD, function(x) ifelse(is.nan(x), NA, x))]

或者看看@Rolands 评论

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试：

 is.nan(d$pm2.5)
 #[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

 d[d=="NaN"] <- NA
 d
 #    ukgridcode      x       y year     pm10 pm2.5      no2      nox co so2 ozone
 #1      56361 460500 1218500 2001 8.583796    NA 2.375508 3.031918 NA  NA    NA
 #2      57051 460500 1217500 2001 8.584764    NA 2.368387 3.022830 NA  NA    NA
 #3      57052 461500 1217500 2001 8.587392    NA 2.383438 3.042039 NA  NA    NA
 #4      57054 463500 1217500 2001 8.590163    NA 2.455386 3.133869 NA  NA    NA
 #5      57741 460500 1216500 2001 8.588822    NA 2.375839 3.032340 NA  NA    NA
 #6      57742 461500 1216500 2001 8.592360    NA 2.394949 3.056732 NA  NA    NA
 #  benzene
 #1      NA
 #2      NA
 #3      NA
 #4      NA
 #5      NA
 #6      NA

【讨论】：

嗯很有趣...我不知道你可以用NaN 做到这一点。我认为它不会像d[d=="NA"] <- 1 这样的东西不起作用
NA 是一个非常奇怪的生物。它的类是logical 但NA == "NA" 返回NA，而TRUE（哪个类也是logical）工作TRUE == "TRUE" 返回TRUE
是的，class(NaN)#[1] "numeric"，但是 d==NaN 不起作用
是的，我知道class(NaN) 是numeric 这就是为什么将NA 与TRUE 进行比较的原因:)

【解决方案3】：

如果数据框可用作 csv 文件，则正则表达式 find NaN replace with NA 将在带有正则表达式的文本编辑器中工作（例如在 notepad++ 中）

【讨论】：

【解决方案4】：

d[is.na(d)]<-NA

问题是is.nan 没有实现数据帧的方法，但is.na 有(is.na.data.frame)。由于is.na(NaN) 返回 TRUE，因此上述方法有效。

【讨论】：