我有一个字符变量，它有一些我想用 NA 替换的值(例如“N/A”；“NA”作为文本输入，而不是 R 的 NA 类型；其他文本响应。)我不想要的值替换为 NA 包含数字字符串，因此我尝试使用正则表达式来选择要替换为 NA 的非数字字符串。

我可以使用以下内容过滤非数字大小写，或者如果我删除“!”，则可以过滤数字字符串大小写。我无法弄清楚如何将 mutate() 与 if_else() 和 str_detect() 或 na_if() 与 str_detect() 一起使用来替换这些情况。如果我用 na_if() 准确指定它们，我只能替换它们。

library(dplyr)
library(stringr)

df <- data.frame(var1 = c("84950", "NA", "N/A", "84596/03456", "55555", NA), 
                 var2 = rep("10000", 6))

df %>% 
  filter(!str_detect(var1, "[:digit:]"))

这行不通。

df %>% 
mutate(var1 = if_else(str_detect(var1, "[:digit:]"), var1, NA))

这行不通，所有情况保持原样。

df %>% 
  mutate(var1 = na_if(var1, !str_detect(var1, "[:digit:]"))) 

这用于替换这个特定值“N/A”

df %>% 
  mutate(var1 = na_if(var1, "N/A"))

最佳答案

您的第二种方法很接近。您需要指定 NA 是字符类型。

df |>
  mutate(var1 = if_else(str_detect(var1, "[:digit:]"), var1, NA_character_))

输出:

         var1  var2
1       84950 10000
2        <NA> 10000
3        <NA> 10000
4 84596/03456 10000
5       55555 10000
6        <NA> 10000

https://stackoverflow.com/questions/72995834/