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。

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!

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)。

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)

取代。数据帧中的na和NULL。

带列的数据帧

A name(美元是na (A name) < 0美元。

OR

A $ name[是na (A $ name) < - " na "

所有数据帧

自由度[is.na（DF）]<-0

将数据帧中的na替换为空白

df[is.na（df）]<-“”

将NULL替换为NA

df[is.null(df)] <- NA

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)