我有一个数据帧和一些列有NA值。
我如何将这些NA值替换为零?
我有一个数据帧和一些列有NA值。
我如何将这些NA值替换为零?
当前回答
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
其他回答
更通用的方法是在矩阵或向量中使用replace()将NA替换为0
例如:
> x <- c(1,2,NA,NA,1,1)
> x1 <- replace(x,is.na(x),0)
> x1
[1] 1 2 0 0 1 1
这也是在dplyr中使用ifelse()的一种替代方法
df = data.frame(col = c(1,2,NA,NA,1,1))
df <- df %>%
mutate(col = replace(col,is.na(col),0))
如果我们试图在导出时替换NAs,例如写入csv时,那么我们可以使用:
write.csv(data, "data.csv", na = "0")
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")))
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。
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