要替换一个数据帧中的所有NAs，你可以使用:

Df %>% replace(is.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。

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))) 

在data.frame中，不需要通过突变来创建新列。

library(tidyverse)    
k <- c(1,2,80,NA,NA,51)
j <- c(NA,NA,3,31,12,NA)
        
df <- data.frame(k,j)%>%
   replace_na(list(j=0))#convert only column j, for example
    

结果

k   j
1   0           
2   0           
80  3           
NA  31          
NA  12          
51  0   

如果您想在更改特定列(本例中为列V3)中的NAs后分配一个新名称，也可以这样做

my.data.frame$the.new.column.name <- ifelse(is.na(my.data.frame$V3),0,1)

一个简单的方法是用if_na from hablar:

library(dplyr)
library(hablar)

df <- tibble(a = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))

df %>% 
  mutate(a = if_na(a, 0))

返回:

      a
  <dbl>
1     1
2     2
3     3
4     0
5     5
6     6
7     8