如何将Julia DataFrame列中的数值转换为missing？

尝试将99的值替换为缺少的值：

df_miss = DataFrame(a=[1,2,99,99,5,6,99])
allowmissing!(df_miss)
df_miss.a .= replace.(df_miss.a, 99 => missing)

但是得到这个错误：

MethodError: no method matching similar(::Int64, ::Type{Union{Missing, Int64}})

使用：
Julia版本1.5.3

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DataFrames版本0.22.7

您不需要在此处使用广播。只要写下：

julia> df_miss = DataFrame(a=[1,2,99,99,5,6,99])
7×1 DataFrame
 Row │ a
     │ Int64
─────┼───────
   1 │     1
   2 │     2
   3 │    99
   4 │    99
   5 │     5
   6 │     6
   7 │    99

julia> df_miss.a = replace(df_miss.a, 99 => missing)
7-element Vector{Union{Missing, Int64}}:
 1
 2
  missing
  missing
 5
 6
  missing

julia> df_miss
7×1 DataFrame
 Row │ a
     │ Int64?
─────┼─────────
   1 │       1
   2 │       2
   3 │ missing
   4 │ missing
   5 │       5
   6 │       6
   7 │ missing

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我懂了。因此，在替换整个单元和部分单元值时使用广播，例如：

df_2=DataFrame（a_str=[“a”、“b”、“c”、“x”、“e”、“1x”、“x2”、“3x4”]）

replace.（df_2.a_str，“x”=>“y”）

与

replace（df_2.a_str，“x”=>“y”）

将只替换“x”的实例，而不是“1x”.

replace

已对整个向量起作用，因此您不应广播它。对在标量上工作的方法使用广播。