R 仅更换'；0'；（单零）在一列中，不替换较大数字中的零（例如10、20、30等）

我想让数据框中的任何0值都有一个正数，这样我的模型就可以工作了

但是，当我尝试替换所有零值时，我也会替换字符串中的零，这些字符串属于更大的数字，例如10、20、30、40。。。100、1000等

如何指定只替换那些实际为零的值，而不只是替换任何包含数字零的字符串

谢谢

代码如下：

total<- read.csv("total.csv")    
total.rm <- na.omit(total)

#removing NAs/NAN
total.rm$mediansp[which(is.nan(total.rm$mediansp))] = NA
total.rm$mediansp[which(total.rm$mediansp==Inf)] = NA
total.rm$connections[which(is.nan(total.rm$connections))] = NA
total.rm$connections[which(total.rm$connections==Inf)] = NA

#make all 0 values positive
total.rm$mediansp <- gsub("0", "0.00001", total.rm$mediansp)
total.rm$connections <- gsub("0", "0.00001", total.rm$connections)

#remove zeros varaibles
total.rm$mediansp <- gsub("NA", "0", total.rm$mediansp)
total.rm$connections <- gsub("NA", "0", total.rm$connections)
total.rm$mediansp <- gsub("0", "0.01", total.rm$mediansp)
total.rm$connections <- gsub("0", "0.01", total.rm$connections)

#convert character variables to numeric variables  
total.rm$mediansp <- as.numeric(total.rm$mediansp) 
total.rm$connections <- as.numeric(total.rm$connections)

#plot maps with fitted values and with residuals
sc.lm <- lm (log(mediansp) ~ log(connections), total.rm, na.action="na.exclude")
total.rm$fitted.s <- predict(sc.lm, total.rm) - mean(predict(sc.lm, total.rm))
total.rm$residuals <- residuals(sc.lm)

---

gsub

正在下面的代码中进行正则表达式替换。要仅替换字符串

“0”

，请在gsub

pattern=“^0$”

中使用pattern参数。这应该能解决你的问题

---

作为补充说明，简单地用非常小的数字替换0以使模型工作几乎肯定是不好的。选择一个更好的模型。

为什么要将数字视为字符串？事实上，例如，

mediansp

为什么是以字符开头而不是数字？此外，仅更改零值看起来是一个非常糟糕的主意。如果目标是正常获取日志，则会在所有值中添加一个costant。谢谢gwatson，这很有效。另外，感谢您对处理零值和模型选择的附加评论。

data.frame':    133537 obs. of  19 variables:
$ pcd           : Factor w/ 1736958 levels "AB101AA","AB101AB",..: 
$ pcdstatus     : Factor w/ 5 levels "Insufficient Data",..: 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
$ mbps2         : num  0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 ...
$ averagesp     : chr  "16" "19.3" "14.1" "14.9" ...
$ mediansp      : chr  "16.2" "20" "18.7" "16.8" ...
$ maxsp         : chr  "23.8" "24" "20.2" "19.7" ...
$ nga           : num  0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 ...
$ connections   : chr  "54" "14" "98" "43" ...
$ oslaua        : Factor w/ 407 levels "","95A","95B",..: 326 326 326 326 326 326 326 
$ x             : int  540194 540194 540300 539958 540311 539894 540311 540379 540310 
$ y             : int  169201 169201 169607 169584 168997 169713 168997 168749 168879 
$ ctry          : Factor w/ 4 levels "E92000001","N92000002",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
$ hro2          : Factor w/ 13 levels "","E12000001",..: 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 ...
$ soa2          : Factor w/ 7197 levels "","E02000001",..: 145 145 135 135 145 135 145 
$ urindew       : int  5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
$ averagesp.lt  : num  2.77 2.96 2.65 2.7 2.05 ...
$ mediansp.lt   : num  2.79 3 2.93 2.82 2.09 ...
$ maxsp.lt      : num  3.17 3.18 3.01 2.98 2.68 ...
$ connections.lt: num  3.99 2.64 4.58 3.76 3.22 ...