在dplyr 0.5.0中，你可以使用coalesce函数，通过做coalesce(vec, 0)可以很容易地集成到%>%管道中。这将把vec中的所有NAs替换为0:

假设我们有一个带NAs的数据帧:

library(dplyr)
df <- data.frame(v = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))

df
#    v
# 1  1
# 2  2
# 3  3
# 4 NA
# 5  5
# 6  6
# 7  8

df %>% mutate(v = coalesce(v, 0))
#   v
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 0
# 5 5
# 6 6
# 7 8

也可以使用tidyr::replace_na。

    library(tidyr)
    df <- df %>% mutate_all(funs(replace_na(.,0)))

编辑(dplyr > 1.0.0):

df %>% mutate(across(everything(), .fns = ~replace_na(.,0))) 

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。

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

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")))