要替换一个数据帧中的所有NAs，你可以使用:

Df %>% replace(is.na(.)， 0)

见我在@gsk3 answer中的评论。举个简单的例子:

> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
> d <- as.data.frame(m)
   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3 NA  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10 NA  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6 NA  1  4  1   6
4  NA  4 NA  7 10  2 NA  4  1   8
5   1  2  4 NA  2  6  2  6  7   4
6  NA  3 NA NA 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10  NA
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5 NA  9  7  2  5   5

> d[is.na(d)] <- 0

> d
   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3  0  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10  0  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6  0  1  4  1   6
4   0  4  0  7 10  2  0  4  1   8
5   1  2  4  0  2  6  2  6  7   4
6   0  3  0  0 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10   0
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5  0  9  7  2  5   5

没有必要去申请。=)

EDIT

你也应该看看norm package。它有很多很好的缺失数据分析功能。=)

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)。

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))) 

这个从Datacamp中提取的简单函数可以帮助:

replace_missings <- function(x, replacement) {
  is_miss <- is.na(x)
  x[is_miss] <- replacement

  message(sum(is_miss), " missings replaced by the value ", replacement)
  x
}

Then

replace_missings(df, replacement = 0)