我有一个数据帧和一些列有NA值。
我如何将这些NA值替换为零?
当前回答
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!
其他回答
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。
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)。
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")
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
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)
