将数字列中的 NA 替换为字符串标签 "not significant"

Question

想要用字符串标签替换我的数据框的某些数字列中的 NA -“不重要”。我尝试了以下方法，但出现错误

library(dplyr)
library(tidyr)

df_inu <- df_inu %>%
    mutate_at(vars(a, b, c), ~replace_na(.x, "not significant"))

下面的示例数据

set.seed(1234)

df_inu <- data.frame(a = sample(c(1:20, NA), 20, replace = T),
                     b = sample(c(1:15, NA), 20, replace = T),
                     c = sample(c(1:50, NA), 20, replace = T))

Answer 1

在较新版本的dplyr中，_at/_all已被弃用，取而代之的是across(尽管无法重现提到的错误)通过 OP 使用 dplyr - 1.0.7 和 tidyr - 1.1.3)

library(dplyr)
library(tidyr)
df_inu <- df_inu %>%
   mutate(across(where(is.numeric), replace_na, "not significant"))

-输出

df_inu
                 a               b               c
1               16               4 not significant
2                5               8              36
3               12               3               8
4               15               4              32
5                9              15              42
6                5              15              43
7                6              13               2
8               16              10              15
9                4               5              49
10               2               2              38
11               7              14 not significant
12               6              15               6
13              15               8              49
14              14              11              29
15              20               4              32
16              14 not significant              49
17               4              12               8
18               4               3              26
19 not significant               7              17
20               8               9               8

---

如上所述，如果存在与type差异相关的错误(可能发生在某些版本中)，请在应用replace_na之前转换为character >

df_inu %>%
   mutate(across(where(is.numeric),
     ~ replace_na(as.character(.x), "not significant")))