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。

这并不是一个新的解决方案，但是我喜欢编写内联lambdas来处理我无法让包完成的事情。在这种情况下，

df %>%
   (function(x) { x[is.na(x)] <- 0; return(x) })

因为R不像你在Python中可能看到的那样“通过对象传递”，所以这个解决方案不会修改原始变量df，因此与大多数其他解决方案一样，但是不需要对特定包的复杂知识有太多的要求。

注意函数定义周围的括号!虽然对我来说这似乎有点多余，因为函数定义是用花括号括起来的，但对于magrittr，需要在括号内定义内联函数。

另一个选项使用sapply将所有NA替换为零。下面是一些可重复的代码(数据来自@aL3xa):

set.seed(7) # for reproducibility
m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
d <- as.data.frame(m)
d
#>    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
#> 1   9  7  5  5  7  7  4  6  6   7
#> 2   2  5 10  7  8  9  8  8  1   8
#> 3   6  7  4 10  4  9  6  8 NA  10
#> 4   1 10  3  7  5  7  7  7 NA   8
#> 5   9  9 10 NA  7 10  1  5 NA   5
#> 6   5  2  5 10  8  1  1  5 10   3
#> 7   7  3  9  3  1  6  7  3  1  10
#> 8   7  7  6  8  4  4  5 NA  8   7
#> 9   2  1  1  2  7  5  9 10  9   3
#> 10  7  5  3  4  9  2  7  6 NA   5
d[sapply(d, \(x) is.na(x))] <- 0
d
#>    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
#> 1   9  7  5  5  7  7  4  6  6   7
#> 2   2  5 10  7  8  9  8  8  1   8
#> 3   6  7  4 10  4  9  6  8  0  10
#> 4   1 10  3  7  5  7  7  7  0   8
#> 5   9  9 10  0  7 10  1  5  0   5
#> 6   5  2  5 10  8  1  1  5 10   3
#> 7   7  3  9  3  1  6  7  3  1  10
#> 8   7  7  6  8  4  4  5  0  8   7
#> 9   2  1  1  2  7  5  9 10  9   3
#> 10  7  5  3  4  9  2  7  6  0   5

使用reprex v2.0.2创建于2023-01-15

请注意:从R 4.1.0开始，您可以使用\(x)而不是函数(x)。

另一个使用imputeTS包的例子:

library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)

你可以使用replace()

例如:

> x <- c(-1,0,1,0,NA,0,1,1)
> x1 <- replace(x,5,1)
> x1
[1] -1  0  1  0  1  0  1  1

> x1 <- replace(x,5,mean(x,na.rm=T))
> x1
[1] -1.00  0.00  1.00  0.00  0.29  0.00 1.00  1.00

我想添加一个使用流行的Hmisc包的下一个解决方案。

library(Hmisc)
data(airquality)
# imputing with 0 - all columns
# although my favorite one for simple imputations is Hmisc::impute(x, "random")
> dd <- data.frame(Map(function(x) Hmisc::impute(x, 0), airquality))
> str(dd[[1]])
 'impute' Named num [1:153] 41 36 12 18 0 28 23 19 8 0 ...
 - attr(*, "names")= chr [1:153] "1" "2" "3" "4" ...
 - attr(*, "imputed")= int [1:37] 5 10 25 26 27 32 33 34 35 36 ...
> dd[[1]][1:10]
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
 41  36  12  18  0*  28  23  19   8  0* 

可以看到，所有的imputation元数据都被分配为属性。因此它可以在以后使用。