更改数据集R中的所有因子NA

Question

我有一个要用来在R studio中构建决策树的数据集。我有相当多的因素是空的。我希望将数据集中所有为空的因子更改为“无数据”，我有超过100个这样的因子，所以我不想逐个进行，我宁愿能够一次更改所有这些因子。

数据示例(请注意，这些都是因子，我知道当将它们放入R中时，它们是数字，但我不知道如何在从csv读取数据时以重复的方式显示因子)：

Outcome=c(1,1,1,0,0,0)
VarA=c(1,1,NA,0,0,NA)
VarB=c(0,NA,1,1,NA,0)
VarC=c(0,NA,1,1,NA,0)
VarD=c(0,1,NA,0,0,0)
VarE=c(0,NA,1,1,NA,NA)
VarF=c(NA,NA,0,1,0,0)
VarG=c(0,NA,1,1,NA,0)
df=as.data.frame(cbind(Outcome, VarA, VarB,VarC,VarD,VarE,VarF,VarG)) 

Answer 1

当我们有factor列并且想要用一个新值替换其中一个值时，要么再次调用factor，要么在进行更改之前将新值添加为因子的levels之一。假设我们必须为第一列以外的变量重新编码，使用lapply遍历各列，添加"No Data“作为levels之一，然后使用”No Data“replace NA元素，最后将list输出分配给感兴趣的列

df[-1] <- lapply(df[-1], function(x) {
        levels(x) <- c(levels(x), "No Data")
         replace(x, is.na(x), "No Data")
          }) 

Answer 2

你可以试试这个：

df[is.na(df)] <- "NoData"