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R haven zap_missing 将特殊缺失修改为常规 R 缺失


如果您想要将 SAS 或 Stata 中的标记缺失值或 SPSS 中的用户定义缺失值转换为常规 R NA ,这非常有用。

用法

zap_missing(x)

参数

x

向量或 DataFrame

例子

x1 <- labelled(
  c(1, 5, tagged_na("a", "b")),
  c(Unknown = tagged_na("a"), Refused = tagged_na("b"))
)
x1
#> <labelled<double>[4]>
#> [1]     1     5 NA(a) NA(b)
#> 
#> Labels:
#>  value   label
#>  NA(a) Unknown
#>  NA(b) Refused
zap_missing(x1)
#> <labelled<double>[4]>
#> [1]  1  5 NA NA

x2 <- labelled_spss(
  c(1, 2, 1, 99),
  c(missing = 99),
  na_value = 99
)
x2
#> <labelled_spss<double>[4]>
#> [1]  1  2  1 99
#> Missing values: 99
#> 
#> Labels:
#>  value   label
#>     99 missing
zap_missing(x2)
#> [1]  1  2  1 NA
#> attr(,"labels")
#> missing 
#>      99 
#> attr(,"class")
#> [1] "haven_labelled"

# You can also apply to data frames
df <- tibble::tibble(x1, x2, y = 4:1)
df
#> # A tibble: 4 × 3
#>   x1              x2                    y
#>   <dbl+lbl>       <dbl+lbl>         <int>
#> 1     1            1                    4
#> 2     5            2                    3
#> 3 NA(a) [Unknown]  1                    2
#> 4 NA(b) [Refused] 99 (NA) [missing]     1
zap_missing(df)
#> # A tibble: 4 × 3
#>   x1        x2            y
#>   <dbl+lbl> <dbl+lbl> <int>
#> 1  1         1            4
#> 2  5         2            3
#> 3 NA         1            2
#> 4 NA        NA            1
源代码:R/zap_missing.R

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注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Zap special missings to regular R missings。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。