要替换一个数据帧中的所有NAs，你可以使用:

Df %>% replace(is.na(.)， 0)

cleaner包有一个na_replace()泛型，默认情况下将数值替换为0，将逻辑替换为FALSE，将日期替换为今天，等等:

library(dplyr)
library(cleaner)

starwars %>% na_replace()
na_replace(starwars)

它甚至支持矢量化替换:

mtcars[1:6, c("mpg", "hp")] <- NA
na_replace(mtcars, mpg, hp, replacement = c(999, 123))

文档:https://msberends.github.io/cleaner/reference/na_replace.html

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")

对于单个向量:

x <- c(1,2,NA,4,5)
x[is.na(x)] <- 0

对于data.frame，在上面的基础上创建一个函数，然后将其应用到列上。

下次请提供一个可重复的例子，具体如下:

如何制作一个优秀的R可复制示例?

专用函数nafill和setnafill，用于此目的，在data.table中。 只要可用，它们就将列分发到多个线程上进行计算。

library(data.table)

ans_df <- nafill(df, fill=0)

# or even faster, in-place
setnafill(df, fill=0)