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次の例のように見え、同じように再形成されたRのデータセットがあります。目的は、NA 値を別のもの (「FALSE」または「0」など) に変換し、それを使用して新しい列を作成することです。

ortho.test<-data.frame(rep("a",10));colnames(ortho.test)=("ODB6")
ortho.test$FBGN=c("FBgn0132258","FBgn0131535","FBgn0138769","FBgn01561235","FBgn0316645","FBgn874916","FBgn5758641","FBgn5279946","FBgn67543154","FBgn2451645")
ortho.test$Species=c("DROME","DROSI","DROSE","DROAN","DROYA","DROPS","DROPE","DROVI","DROGR","DROWI")

ortho<-reshape(ortho.test,direction="wide",idvar="ODB6",timevar="Species")
ortho$FBGN.DROME<-NA
is.na(ortho)

次の str() 出力で、FBGN.DROME 以外のすべてが FALSE であることを示すベクトルを返します。

> str(ortho)
'data.frame':   1 obs. of  11 variables:
 $ ODB6      : Factor w/ 1 level "a": 1
 $ FBGN.DROME: logi NA
 $ FBGN.DROSI: chr "FBgn0131535"
 $ FBGN.DROSE: chr "FBgn0138769"
 $ FBGN.DROAN: chr "FBgn01561235"
 $ FBGN.DROYA: chr "FBgn0316645"
 $ FBGN.DROPS: chr "FBgn874916"
 $ FBGN.DROPE: chr "FBgn5758641"
 $ FBGN.DROVI: chr "FBgn5279946"
 $ FBGN.DROGR: chr "FBgn67543154"
 $ FBGN.DROWI: chr "FBgn2451645"
 - attr(*, "reshapeWide")=List of 5
  ..$ v.names: NULL
  ..$ timevar: chr "Species"
  ..$ idvar  : chr "ODB6"
  ..$ times  : chr  "DROME" "DROSI" "DROSE" "DROAN" ...
  ..$ varying: chr [1, 1:10] "FBGN.DROME" "FBGN.DROSI" "FBGN.DROSE" "FBGN.DROAN" ...

NAを0に変更します

ortho[is.na(ortho)]<-0
is.na(ortho)

これは、すべてが FALSE であることを示すベクトルを返します。ifelse() を使用して列を作成し、どの列にも 0 または FALSE (または NA を置き換えるために使用するテキスト ラベル) がないことを示すことができるので、成功です。 ...

ただし、これを本格的なデータフレームに適用すると、NA は変換されず、次の警告が表示されます。

> ortho[is.na(ortho)]<-0
There were 12 warnings (use warnings() to see them)
> warnings()
Warning messages:
1: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(62938L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
2: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(67667L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
3: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(122384L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
4: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(136498L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
5: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(84764L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
6: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(162734L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
7: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(33586L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
8: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(38959L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
9: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(149363L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
10: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(846L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
11: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(98228L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated
12: In `[<-.factor`(`*tmp*`, thisvar, value = structure(c(110267L,  ... :
  invalid factor level, NAs generated

これは str() 出力です

  > str(ortho)
    'data.frame':   17217 obs. of  13 variables:
     $ ODB6      : Factor w/ 17217 levels "EOG60023J","EOG60023K",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
     $ FBGN.DROGR: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 62938 54687 54705 56261 52591 58895 52161 52477 59180 53404 ...
     $ FBGN.DROMO: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 67667 65117 65951 66506 68291 71722 73134 68667 72523 76080 ...
     $ FBGN.DROVI: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 122384 121133 120018 121674 NA 125620 123754 123969 127130 130755 ...
     $ FBGN.DROWI: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 136498 136809 139642 137108 NA 141689 136363 137237 135869 132801 ...
     $ FBGN.DROPE: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 84764 78121 81229 80829 85509 82276 79001 80267 77133 87679 ...
     $ FBGN.DROPS: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 162734 158625 162203 158653 158028 22427 158179 13830 19898 160874 ...
     $ FBGN.DROAN: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 33586 35261 35694 23649 33601 25796 33808 33861 25917 29992 ...
     $ FBGN.DROER: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 38959 41203 40738 39865 38807 46087 38821 44982 47952 38091 ...
     $ FBGN.DROYA: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 149363 153417 153106 152243 149654 147146 149664 149482 147635 144838 ...
     $ FBGN.DROME: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 846 7219 6958 162946 525 1892 125 3510 163839 10111 ...
     $ FBGN.DROSE: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 98228 94438 94153 102953 98068 95380 98082 92553 93497 95950 ...
     $ FBGN.DROSI: Factor w/ 164289 levels "FBgn0000008",..: 110267 108223 107983 107246 110164 117494 116973 110504 106459 NA ...
     - attr(*, "reshapeWide")=List of 5
      ..$ v.names: NULL
      ..$ timevar: chr "Species"
      ..$ idvar  : chr "ODB6"
      ..$ times  : Factor w/ 12 levels "DROAN","DROER",..: 3 5 10 11 6 7 1 2 12 4 ...
      ..$ varying: chr [1, 1:12] "FBGN.DROGR" "FBGN.DROMO" "FBGN.DROVI" "FBGN.DROWI" ...
    >

テストのようにメインのデータフレームを再生するのを手伝ってもらえますか? (PS - 「これは重複しています。ヘルプ ページを読んで適切に検索してください」という応答が返されることはわかっていますが、検索した結果、NA を置き換える方法がわかりましたが、何も見つかりませんでした。これと同じ問題で。)

4

2 に答える 2

24

因数の問題があります。実際のデータセットを見ると、

Factor w/ 164289 levels .....

例えば、

R> x = factor(c("A", "B"))
R> x[x=="A"] = 0
Warning message:
In `[<-.factor`(`*tmp*`, x == "A", value = 0) :
  invalid factor level, NAs generated

レベルとして追加する必要があり0ます。次のようなものです：

x = factor(x, levels=c(levels(x), 0))
x[is.na(x)] = 0

トリックを行う必要があります。ただし、より良い戦術は、データの読み取り方法を変更することです。例えば、

read.table(filename, stringsAsFactors=FALSE)
于 2013-03-11T14:36:21.623 に答える
3

ファイルの読み取りからデータが得られない場合。の各列の変換は、data.frameこのループで実行できます (data.frame をマトリックスに変換するため、apply は機能しません)。

for (k in 1:ncol(data)){
   data[[k]] <- as.character(data[[k]])
}

そして、レベルの解決策がうまくいかない場合は、この質問の解決策を適用してください。

于 2013-10-16T11:40:25.837 に答える