Age <- c(90,56,51,'NULL',67,'NULL',51)
Sex <- c('Male','Female','NULL','male','NULL','Female','Male')
Tenure <- c(2,'NULL',3,4,3,3,4)
df <- data.frame(Age, Sex, Tenure)
上記の例では、文字/文字列の桁として「NULL」値があります。 私は 'NULL'値の代わりにNAを代用しようとしています。私はそれを単一の列のためにdf$age[which(df$Age=='NULL)]<-NA'とすることができました。しかし、私はこれをすべての列に書きたくありません。DataFrameのすべての列の値を検索して置換する
'NULL'の値がdfになるようにすべての列に同様のロジックを適用する方法をNAsに変換しますか？私はapplyまたはカスタム定義された関数かforループを推測しています。
dplyr〜replace'NULL'の値をすべての列に使用してから、type.convertで列の型を変換できます。現在、すべての列がfactorクラスです（「年齢/テニュアが」あるべきと仮定numeric/integerクラス）
library(dplyr)
res <- df %>%
mutate_all(funs(type.convert(as.character(replace(., .=='NULL', NA)))))
str(res)
#'data.frame': 7 obs. of 3 variables:
#$ Age : int 90 56 51 NA 67 NA 51
#$ Sex : Factor w/ 3 levels "Female","male",..: 3 1 NA 2 NA 1 3
#$ Tenure: int 2 NA 3 4 3 3 4
お返事ありがとうございます。私はこの論理を大規模なデータフレームに適用しようとしています。このフレームは、NULL値がほとんどない日付時間クラスとしての列で構成されています。しかし、私はエラー '' 'mutate_impl（.data、dots）のエラー： 評価エラー：文字列が標準的な明確なフォーマットではないと言っています。' '' –
@AshishSahuデータの構造が似ていると仮定しますあなたが示した例には、うまくいくはずです。 'str（df）'を 'str（yourlargerdata）'でチェックして、クラスに違いがあるかどうか確認してください。 – akrun
私はそれを理解しました。私の推測では、私の '' 'str（myDataFrame）' 'にはNULL値を含むDate Timeクラスの列がいくつかありました。したがって、 '' mutate_all'''または '' replace'''関数を実行しているときに評価エラーが発生していました。これを克服するために、私はすべての列をformateとして文字列に変換し、後で代用を行いました。 –
ベースR・ソリューション
replace(df, df =="NULL", NA)
：
df[df=="NULL"] <- NA
[この回答]（https://stackoverflow.com/a/29445422/1270695）に記載され、[ここ]（https://github.com/mrdwab/）から入手できる「makemeNA」機能を確認してください。とても楽しいです）。そうすれば 'makemeNA（df、" NULL "）'を実行することができます。 – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
重複：https://stackoverflow.com/questions/3357743/replacing-character-values-with-na-in-a-data-frame – user20650