如何将R语言中的NA_character_转换为字符串"NA"？

我需要将数据框中字符型列的NA_character_替换为字符串"NA"，同时保留数值型列的NA不变。

测试数据 #

iris_test <- head(iris)
iris_test[c(1,4),c(2,3)] <- NA_real_
iris_test[c(1,2),5] <- NA_character_
iris_test$Species <- as.character(iris_test$Species)
iris_test$NAs <- NA_character_
iris_test

输出结果：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species  NAs
1          5.1          NA           NA         0.2    <NA> <NA>
2          4.9         3.0          1.4         0.2    <NA> <NA>
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa <NA>
4          4.6          NA           NA         0.2  setosa <NA>
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa <NA>
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa <NA>

期望输出 #

expected <- iris_test
expected[c(1,2),5] <- "NA"
expected$NAs <- "NA"
expected

输出结果：

Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species NAs
1          5.1          NA           NA         0.2      NA  NA
2          4.9         3.0          1.4         0.2      NA  NA
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa  NA
4          4.6          NA           NA         0.2  setosa  NA
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa  NA
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa  NA

尝试过的失败代码 #

iris_test[(sapply(iris_test, class)=="character")&is.na(iris_test)] <- "NA"

解决方案 #

Base R 实现 #

先筛选出数据框中的字符型列，再逐个替换列内的NA值为字符串"NA"：

# 获取字符型列的逻辑索引
char_cols <- sapply(iris_test, is.character)
# 遍历字符型列，替换NA为"NA"
iris_test[char_cols] <- lapply(iris_test[char_cols], function(col) {
  col[is.na(col)] <- "NA"
  col
})

tidyverse（dplyr）实现 #

如果习惯使用tidyverse工具链，可以用across和replace_na函数快速处理：

library(dplyr)

iris_test <- iris_test %>%
  mutate(across(where(is.character), ~replace_na(., "NA")))

失败原因说明 #

之前的代码逻辑错误：sapply(iris_test, class)=="character"生成的是长度等于列数的逻辑向量，而is.na(iris_test)是和数据框同维度的逻辑矩阵，两者做&运算时会触发循环补齐，导致无法精准定位到字符型列中的NA值，因此替换失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者one