如果你想在因子变量中替换NAs，这可能是有用的:

n <- length(levels(data.vector))+1

data.vector <- as.numeric(data.vector)
data.vector[is.na(data.vector)] <- n
data.vector <- as.factor(data.vector)
levels(data.vector) <- c("level1","level2",...,"leveln", "NAlevel") 

它将因子向量转换为数值向量，并添加另一个人工数值因子水平，然后将其转换回具有您选择的额外“na水平”的因子向量。

我个人用过，效果很好:

players_wd$APPROVED_WD[is.na（players_wd$APPROVED_WD）] <- 0

另一个与tidyrmethod replace_na兼容的dplyr管道选项，适用于多个列:

require(dplyr)
require(tidyr)

m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
d <- as.data.frame(m)

myList <- setNames(lapply(vector("list", ncol(d)), function(x) x <- 0), names(d))

df <- d %>% replace_na(myList)

你可以很容易地限制到例如数字列:

d$str <- c("string", NA)

myList <- myList[sapply(d, is.numeric)]

df <- d %>% replace_na(myList)

一个简单的方法是用if_na from hablar:

library(dplyr)
library(hablar)

df <- tibble(a = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))

df %>% 
  mutate(a = if_na(a, 0))

返回:

      a
  <dbl>
1     1
2     2
3     3
4     0
5     5
6     6
7     8

我知道这个问题已经有了答案，但这样做可能对一些人更有用:

定义这个函数:

na.zero <- function (x) {
    x[is.na(x)] <- 0
    return(x)
}

现在，无论何时你需要将向量中的NA转换为0，你可以这样做:

na.zero(some.vector)

DPLYR >= 1.0.0

在dplyr的新版本中:

Across()取代了一系列“作用域变量”，如summarise_at()、summarise_if()和summarise_all()。

df <- data.frame(a = c(LETTERS[1:3], NA), b = c(NA, 1:3))

library(tidyverse)

df %>% 
  mutate(across(where(anyNA), ~ replace_na(., 0)))

  a b
1 A 0
2 B 1
3 C 2
4 0 3

这段代码将强制0为第一列中的字符。要根据列类型替换NA，您可以使用类似呜呜声的公式，其中:

df %>% 
  mutate(across(where(~ anyNA(.) & is.character(.)), ~ replace_na(., "0")))