用na替换df（所有变量）中的值[重复]

Question

我正在尝试将多个变量中的数据框部分从 8 和 9 更改为 NA

另外，有人知道逆向编码矢量的快速方法吗？ （李克特量表 1 表示非常同意，我希望最大权重为 5）

任何帮助将不胜感激。干杯。

naniar::replace_with_na_all(data = amer, condition = ~.x == -8)

data %>% mutate_all(.funs = function(x) replace(var, which(var == -9 | var == -8), NA))

df %>% mutate_each(funs(replace(., .>7, NA))

深度。很明显

Answer 1

请查看评论以了解如何使您的问题可在以后的帖子中重现。包含样本数据总是一个好主意；如果您无法共享您的数据，请提供代码以生成具有代表性的模拟数据或使用其中一种内置数据集。

关于你的问题，你可以通过以下方式使用mutate_all

library(dplyr)
data %>% mutate_all(~ifelse(.x %in% c(-8, -9), NA, .x))

或者你可以使用replace

data %>% mutate_all(~replace(.x, which(.x %in% c(-8, -9)), NA))

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可重现的例子

让我们以mtcars 作为样本数据。要将所有列中的所有3 和4 条目替换为NA，我们可以这样做

mtcars %>% mutate_all(~ifelse(.x %in% c(3, 4), NA, .x))
#    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1   NA   NA
#2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1   NA   NA
#3  22.8  NA 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1   NA    1
#4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0   NA    1
#5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0   NA    2
#6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0   NA    1
#7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0   NA   NA
#8  24.4  NA 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0   NA    2
#9  22.8  NA 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0   NA    2
#10 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0   NA   NA
#11 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0   NA   NA
#12 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0   NA   NA
#13 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0   NA   NA
#14 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0   NA   NA
#15 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0   NA   NA
#16 10.4   8 460.0 215   NA 5.424 17.82  0  0   NA   NA
#17 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0   NA   NA
#18 32.4  NA  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1   NA    1
#19 30.4  NA  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1   NA    2
#20 33.9  NA  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1   NA    1
#21 21.5  NA 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0   NA    1
#22 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0   NA    2
#23 15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0   NA    2
#24 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0   NA   NA
#25 19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0   NA    2
#26 27.3  NA  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1   NA    1
#27 26.0  NA 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
#28 30.4  NA  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
#29 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5   NA
#30 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
#31 15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
#32 21.4  NA 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1   NA    2

将replace 用作

mtcars %>% mutate_all(~replace(.x, which(.x %in% c(3, 4)), NA))

给出相同的结果。