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")

不需要使用任何库。

df <- data.frame(a=c(1,3,5,NA))

df$a[is.na(df$a)] <- 0

df

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。

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")))

dplyr例子:

library(dplyr)

df1 <- df1 %>%
    mutate(myCol1 = if_else(is.na(myCol1), 0, myCol1))

注意:这适用于每个选定的列，如果我们需要对所有列都这样做，请参阅@reidjax的答案使用mutate_each。