我本想评论@ianmunoz的帖子，但我没有足够的声誉。你可以结合dplyr的mutate_each和replace来处理NA到0的替换。使用@aL3xa的答案的数据帧…

> 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   4  8  1  9  6  9 NA  8  9   8
2   8  3  6  8  2  1 NA NA  6   3
3   6  6  3 NA  2 NA NA  5  7   7
4  10  6  1  1  7  9  1 10  3  10
5  10  6  7 10 10  3  2  5  4   6
6   2  4  1  5  7 NA NA  8  4   4
7   7  2  3  1  4 10 NA  8  7   7
8   9  5  8 10  5  3  5  8  3   2
9   9  1  8  7  6  5 NA NA  6   7
10  6 10  8  7  1  1  2  2  5   7

> d %>% mutate_each( funs_( interp( ~replace(., is.na(.),0) ) ) )

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

我们在这里使用的是标准求值(SE)，这就是为什么我们需要在“funs_”上加下划线。我们还使用了lazyeval的interp/~和。引用“我们正在处理的所有东西”，即数据帧。现在有零了!

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。

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?

我想添加一个使用流行的Hmisc包的下一个解决方案。

library(Hmisc)
data(airquality)
# imputing with 0 - all columns
# although my favorite one for simple imputations is Hmisc::impute(x, "random")
> dd <- data.frame(Map(function(x) Hmisc::impute(x, 0), airquality))
> str(dd[[1]])
 'impute' Named num [1:153] 41 36 12 18 0 28 23 19 8 0 ...
 - attr(*, "names")= chr [1:153] "1" "2" "3" "4" ...
 - attr(*, "imputed")= int [1:37] 5 10 25 26 27 32 33 34 35 36 ...
> dd[[1]][1:10]
  1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
 41  36  12  18  0*  28  23  19   8  0* 

可以看到，所有的imputation元数据都被分配为属性。因此它可以在以后使用。

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

这并不是一个新的解决方案，但是我喜欢编写内联lambdas来处理我无法让包完成的事情。在这种情况下，

df %>%
   (function(x) { x[is.na(x)] <- 0; return(x) })

因为R不像你在Python中可能看到的那样“通过对象传递”，所以这个解决方案不会修改原始变量df，因此与大多数其他解决方案一样，但是不需要对特定包的复杂知识有太多的要求。

注意函数定义周围的括号!虽然对我来说这似乎有点多余，因为函数定义是用花括号括起来的，但对于magrittr，需要在括号内定义内联函数。