如何处理R中逻辑类型列中缺少的值

Question

我有一个逻辑类型列Self_Employed，值为TRUE和FALSE，它缺少表示“雇员”而不是自营职业者的值。我想把“失踪”一词归到专栏中。

class(df$Self_Employed)
[1] "logical"

levels(df$Self_Employed)
NULL

sum(is.na(df$Self_Employed))
[1] 210

table(df$Self_Employed)
 FALSE   TRUE 
  1561    271

获取类为“逻辑”，级别为NULL，缺失和为210，表显示为true和false的总数。

先把缺失归责为因由，然后才算漏，但不补，只表示NA，等级只说真假。

df$Self_Employed <- as.factor(df$Self_Employed)
levels(df$Self_Employed)[levels(df$Self_Employed)=="" ] <- "SE_Missing"

levels(df$Self_Employed)
[1] "FALSE" "TRUE" 

只显示真假的级别和is.na显示相同的210

df$Self_Employed <- factor(df$Self_Employed,levels=c('FALSE','TRUE',''),labels=c('Yes','No','SE_Missing'))

如何填充缺失因子

我需要将True转换为"Yes"，False转换为"No"，NA转换为"SE_Missing“

Answer 1

我不认为你需要把列变成因子。下面是一个使用虚拟数据集的示例

library(dplyr)
df %>%
  mutate(b = case_when(b ~ "Yes", 
                       !b ~ "No", 
                       TRUE ~ "SE_Missing"))

#  a          b
#1 1        Yes
#2 2        Yes
#3 3         No
#4 4 SE_Missing
#5 5         No
#6 6 SE_Missing

或者使用嵌套的ifelse，它也可以集成在mutate中。

with(df, ifelse(is.na(b), "SE_Missing", ifelse(b, "Yes", "No")))
#[1] "Yes"    "Yes"    "No"    "SE_Missing" "No"    "SE_Missing"

数据

df <- data.frame(a = 1:6, b = c(TRUE, TRUE, FALSE, NA, FALSE, NA))

#  a     b
#1 1  TRUE
#2 2  TRUE
#3 3 FALSE
#4 4    NA
#5 5 FALSE
#6 6    NA