データフレーム内の要素の有無で"True""False"に置換したいです。

Question

前提・実現したいこと

Rで各行にテキストが入ったデータフレームを読み込む際、
NAを"False"、文字列がある（データが入っている）場合はすべての文章を削除して"True"という文言に置換したいです。
欠損値をFalseに置換することはできたのですが、
それ以外の、記述がある全ての行に対しての置換方法がわからず困っています。

具体的には、
csvファイルを読み込み、以下のようなデータフレームがあるとします。

df <- read.csv("temp.csv", stringsAsFactors = F, na.strings=c('  '))

index|text
1|おはようございます。
2|Na
3|こんにちは????
4|Na
5|Hello!

これに対して

df_prof_TF[is.na(df_prof_TF)] <- "False"

とすると、

1|おはようございます。
2|False
3|こんにちは????
4|False
5|Hello!

へと置換することはできたのですが、
この後、False以外の記述がある行全てを"True"に書き換えたいのです。

1|True
2|False
3|True
4|False
5|False

良い方法はございませんでしょうか。
ご教授よろしくお願いいたします。

試したこと

if文を使用したりして実現できないかと試行錯誤していましたが、
うまく定義できず実現できませんでした。
また、stringrライブラリのstr_replace_allで日本語に対応するメタ文字がないかと探しましたが、見つけられず…。
そもそも日本語だけではなく、あらゆる種類の文字全てを指定したいので、
これでは解決策にはならないかなと思っています。
とても横着ですが、"[\d\D]+"と指定すれば「半角数字全ての文字＋半角数字以外の全ての文字」という意味になり、
実質的に「全ての文字」を対象にできるかもと考えたのですが、
当然実行されませんでした…。
完全にお手上げです。

置換ではなくても構いません。
データ量があるかないかで判断し、
データなしを"False"に、データありを"True"と読み込むことができれば
どんな方法でも大丈夫です。
よろしくお願いします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

RStudio
2021.09.0 Build 351

Answer 1

setAs で変換関数を定義して、read.csv の colClasses に指定します。

setClass("true.false", contains=logical())
setAs("character", "true.false", function(from){ from != "" })
df <- read.csv("temp.csv", blank.lines.skip=F, colClasses = c("true.false"))
print(df)

#
   text
1  TRUE
2 FALSE
3  TRUE
4 FALSE
5  TRUE

Comments

[apple_marcie]

回答ありがとうございます！
こちらを参考に実行したのですが、
もともと空欄であった列は省かれ、TRUEのみのdfが生成されてしまいました（元のcsvファイルは816行だったのに対し、こちらを実行後は697行まで減ってしまいました）。
どのようにすればよろしいでしょうか？

[melian]

質問には

df <- read.csv("temp.csv", stringsAsFactors = F, na.strings=c(' '))

とありましたので、スペース２個の行を FALSE にするのだと思ったのですが、実際には空行なのでしょうか？

[apple_marcie]

実際は空行だったのですが、
読み込む際にna.stirings = c(" ")と指定しました。
スペースは半角です。
こうするとdf上で空行がNa判定してもらえて、
df_Prof_TF[is.na(df_prof_TF)] <- "False"を実行することができました。
もしよろしければ、空行の（na.strings = " "を指定しない）状態を起点として教えていただけますでしょうか？

[apple_marcie]

すみません、、今確認したところ、
na.stringsで指定した際はスペースをひとつも入れていませんでした。
スペースを入れずに指定することでNa判定してもらっています。

[apple_marcie]

修正ありがとうございます！無事実装することができました????
大変助かりました。本当にありがとうございました！