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2016-02-02
问题情境是这样的:

我有一个小数据框,里面有些变量的取值为负,实际上,这些负值并不变量的取值,而表示特定的含义,如被试拒绝回答。在一个大型调查中,几乎每个变量都有拒绝回答的情况。分析时,需要把这些值替换为缺失值,或者干脆删去不用。如果只有数个变量,直接用类似的方式可以实现选择:

复制代码
问题在于,一个数据框往往是许多个变量,如何一次性地保留所有大于等于0的观测值,或将负数值一次性替换为NA?这个应当用什么语句,或者用哪些包?dplyr行吗?

示例数据在这:

x.rar
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  • cgss2013short.csv




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2016-2-3 04:52:30
data is your data.

data <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(-1, 3, -5))
data[data < 0] <- NA

Hope this help.
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2016-2-3 21:50:52
bbslover 发表于 2016-2-3 04:52
data is your data.

data
太好了,非常感谢!
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2016-2-8 11:50:46
data[apply(data, 1, function(x) all(x>=0)), ]
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