將NA因子水平的多列替換為“無”

Question

我使用的是“房價：高級回歸技術”數據集，該數據集包含多個因子變量，其水平之間具有NA。 考慮列PoolQL，Alley和MiscFeatures。 我想在一個函數中將所有這些NA替換為None ，但是我沒有這樣做。 到目前為止已經嘗試過：

MissingLevels <- function(x){
  for(i in names(x)){
  levels <- levels(x[i])
  levels[length(levels) + 1] <- 'None'
  x[i] <- factor(x[i], levels = levels)
  x[i][is.na(x[i])] <- 'None'
  return(x)
  }
}

MissingLevels(df[,c('Alley', 'Fence')])

apply(df[,c('Alley', 'Fence')], 2, MissingLevels)

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data

Answer 1

有幾種方法，例如：

x <- data.frame(another = 1:3, Alley = c("A", "B", NA), Fence = c("C", NA, NA))

選項1：使用forcats包

x[,c("Alley", "Fence")] <- lapply(x[,c("Alley", "Fence")], fct_explicit_na, na_level = "None")

  another Alley Fence
1       1     A     C
2       2     B  None
3       3  None  None

選項2：

x[,c("Alley", "Fence")] <- lapply(x[,c("Alley", "Fence")], function(x){`levels<-`(addNA(x), c(levels(x), "None"))})

PS：第二個答案是@G啟發的。 Grothendieck 在R中的因子列中替換<NA>