如何解决将列名中以“字符串”开头的所有非NA值转换为1,将NA转换为0
我会习惯虹膜的再现性
df <- iris %>%
mutate(Species2=Species) %>%
map_df(.,function(x) {x[sample(c(TRUE,NA),prob = c(0.8,0.2),size = length(x),replace = TRUE)]}) %>%
mutate(across(where(starts_with("Species")),as.factor))
我创建了另一列Species2并随机输入NA,我想将两列(Species&Species 2)中的所有非NA值都转换为1,并将这两列中的NA都转换为0
我想为此使用跨&作为.numeric,尽管如此,它还是行不通的。
df %>% mutate(across(where(starts_with("Species")),as.numeric))
解决方法
在dplyr
中,您可以执行以下操作:
library(dplyr)
df %>% mutate(across(starts_with("Species"),~as.integer(!is.na(.))))
在基数R中,可以这样操作:
cols <- grep('^Species',names(df))
df[cols] <- +(!is.na(df[cols]))
,
如何使用
df_NA<-which(df==NA)
df_Val<-which(df>=0)
df[df_NA]<-0
df[df_Val]<-1
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