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
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)
其他回答
你可以使用replace()
例如:
> x <- c(-1,0,1,0,NA,0,1,1)
> x1 <- replace(x,5,1)
> x1
[1] -1 0 1 0 1 0 1 1
> x1 <- replace(x,5,mean(x,na.rm=T))
> x1
[1] -1.00 0.00 1.00 0.00 0.29 0.00 1.00 1.00
另一个使用imputeTS包的例子:
library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 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)
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。
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)。
