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。

dplyr杂交选项现在比Base R子集重新分配快30%左右。在100M数据点上，数据帧mutate_all(~replace(。， is.na(.)， 0))比基准R d[is.na(d)] <- 0选项快半秒。要特别避免使用ifelse()或if_else()。(完整的600个试验分析耗时超过4.5小时，主要原因是包括了这些方法。)请参阅下面的基准分析以获得完整的结果。

如果你正在与海量数据框架、数据作斗争。表是所有选项中最快的:比标准的Base R方法快40%。它还可以修改数据，有效地允许您一次处理近两倍的数据。

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其他有用的tidyverse替换方法的集群

区位:

索引mutate_at(c(5:10)， ~替换(。， is.na(.)， 0)) 直接引用mutate_at(vars(var5:var10)， ~replace(。， is.na(.)， 0)) 固定匹配mutate_at(vars(contains("1"))， ~replace(。， is.na(.)， 0))

或者替换contains()，试试ends_with()，starts_with()

模式匹配mutate_at(vars(matches("\\d{2}"))， ~replace(。， is.na(.)， 0))

有条件的: (只改变一种类型，其他类型保持不变。)

整数mutate_if(is.integer， ~replace(。， is.na(.)， 0)) 数字mutate_if(。数字,~(替换。， is.na(.)， 0)) 字符串mutate_if(。性格,~(替换。， is.na(.)， 0))

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完整的分析- 为dplyr 0.8.0更新:函数使用purrr格式~符号:替换废弃的fun()参数。

# # #的方法测试:

# Base R: 
baseR.sbst.rssgn   <- function(x) { x[is.na(x)] <- 0; x }
baseR.replace      <- function(x) { replace(x, is.na(x), 0) }
baseR.for          <- function(x) { for(j in 1:ncol(x))
    x[[j]][is.na(x[[j]])] = 0 }

# tidyverse
## dplyr
dplyr_if_else      <- function(x) { mutate_all(x, ~if_else(is.na(.), 0, .)) }
dplyr_coalesce     <- function(x) { mutate_all(x, ~coalesce(., 0)) }

## tidyr
tidyr_replace_na   <- function(x) { replace_na(x, as.list(setNames(rep(0, 10), as.list(c(paste0("var", 1:10)))))) }

## hybrid 
hybrd.ifelse     <- function(x) { mutate_all(x, ~ifelse(is.na(.), 0, .)) }
hybrd.replace_na <- function(x) { mutate_all(x, ~replace_na(., 0)) }
hybrd.replace    <- function(x) { mutate_all(x, ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_at.idx<- function(x) { mutate_at(x, c(1:10), ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_at.nse<- function(x) { mutate_at(x, vars(var1:var10), ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_at.stw<- function(x) { mutate_at(x, vars(starts_with("var")), ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_at.ctn<- function(x) { mutate_at(x, vars(contains("var")), ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_at.mtc<- function(x) { mutate_at(x, vars(matches("\\d+")), ~replace(., is.na(.), 0)) }
hybrd.rplc_if    <- function(x) { mutate_if(x, is.numeric, ~replace(., is.na(.), 0)) }

# data.table   
library(data.table)
DT.for.set.nms   <- function(x) { for (j in names(x))
    set(x,which(is.na(x[[j]])),j,0) }
DT.for.set.sqln  <- function(x) { for (j in seq_len(ncol(x)))
    set(x,which(is.na(x[[j]])),j,0) }
DT.nafill        <- function(x) { nafill(df, fill=0)}
DT.setnafill     <- function(x) { setnafill(df, fill=0)}

这个分析的代码:

library(microbenchmark)
# 20% NA filled dataframe of 10 Million rows and 10 columns
set.seed(42) # to recreate the exact dataframe
dfN <- as.data.frame(matrix(sample(c(NA, as.numeric(1:4)), 1e7*10, replace = TRUE),
                            dimnames = list(NULL, paste0("var", 1:10)), 
                            ncol = 10))
# Running 600 trials with each replacement method 
# (the functions are excecuted locally - so that the original dataframe remains unmodified in all cases)
perf_results <- microbenchmark(
    hybrd.ifelse     = hybrd.ifelse(copy(dfN)),
    dplyr_if_else    = dplyr_if_else(copy(dfN)),
    hybrd.replace_na = hybrd.replace_na(copy(dfN)),
    baseR.sbst.rssgn = baseR.sbst.rssgn(copy(dfN)),
    baseR.replace    = baseR.replace(copy(dfN)),
    dplyr_coalesce   = dplyr_coalesce(copy(dfN)),
    tidyr_replace_na = tidyr_replace_na(copy(dfN)),
    hybrd.replace    = hybrd.replace(copy(dfN)),
    hybrd.rplc_at.ctn= hybrd.rplc_at.ctn(copy(dfN)),
    hybrd.rplc_at.nse= hybrd.rplc_at.nse(copy(dfN)),
    baseR.for        = baseR.for(copy(dfN)),
    hybrd.rplc_at.idx= hybrd.rplc_at.idx(copy(dfN)),
    DT.for.set.nms   = DT.for.set.nms(copy(dfN)),
    DT.for.set.sqln  = DT.for.set.sqln(copy(dfN)),
    times = 600L
)

###结果总结

> print(perf_results) Unit: milliseconds expr min lq mean median uq max neval hybrd.ifelse 6171.0439 6339.7046 6425.221 6407.397 6496.992 7052.851 600 dplyr_if_else 3737.4954 3877.0983 3953.857 3946.024 4023.301 4539.428 600 hybrd.replace_na 1497.8653 1706.1119 1748.464 1745.282 1789.804 2127.166 600 baseR.sbst.rssgn 1480.5098 1686.1581 1730.006 1728.477 1772.951 2010.215 600 baseR.replace 1457.4016 1681.5583 1725.481 1722.069 1766.916 2089.627 600 dplyr_coalesce 1227.6150 1483.3520 1524.245 1519.454 1561.488 1996.859 600 tidyr_replace_na 1248.3292 1473.1707 1521.889 1520.108 1570.382 1995.768 600 hybrd.replace 913.1865 1197.3133 1233.336 1238.747 1276.141 1438.646 600 hybrd.rplc_at.ctn 916.9339 1192.9885 1224.733 1227.628 1268.644 1466.085 600 hybrd.rplc_at.nse 919.0270 1191.0541 1228.749 1228.635 1275.103 2882.040 600 baseR.for 869.3169 1180.8311 1216.958 1224.407 1264.737 1459.726 600 hybrd.rplc_at.idx 839.8915 1189.7465 1223.326 1228.329 1266.375 1565.794 600 DT.for.set.nms 761.6086 915.8166 1015.457 1001.772 1106.315 1363.044 600 DT.for.set.sqln 787.3535 918.8733 1017.812 1002.042 1122.474 1321.860 600

###结果箱线图

ggplot(perf_results, aes(x=expr, y=time/10^9)) +
    geom_boxplot() +
    xlab('Expression') +
    ylab('Elapsed Time (Seconds)') +
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,7,1)) +
    coord_flip()

彩色编码的试验散点图(y轴为对数刻度)

qplot(y=time/10^9, data=perf_results, colour=expr) + 
    labs(y = "log10 Scaled Elapsed Time per Trial (secs)", x = "Trial Number") +
    coord_cartesian(ylim = c(0.75, 7.5)) +
    scale_y_log10(breaks=c(0.75, 0.875, 1, 1.25, 1.5, 1.75, seq(2, 7.5)))

关于其他表现优秀的人

当数据集变大时，Tidyr的replace_na在历史上一直处于领先地位。在当前需要运行的100M数据点集合中，它的性能几乎与Base R For循环完全相同。我很好奇不同大小的数据帧会发生什么。

关于突变和总结_at和_all函数变量的其他示例可以在这里找到:https://rdrr.io/cran/dplyr/man/summarise_all.html 此外，我在这里找到了有用的演示和示例集合:https://blog.exploratory.io/dplyr-0-5-is-awesome-heres-why-be095fd4eb8a

归因和欣赏

特别感谢:

Tyler Rinker and Akrun for demonstrating microbenchmark. alexis_laz for working on helping me understand the use of local(), and (with Frank's patient help, too) the role that silent coercion plays in speeding up many of these approaches. ArthurYip for the poke to add the newer coalesce() function in and update the analysis. Gregor for the nudge to figure out the data.table functions well enough to finally include them in the lineup. Base R For loop: alexis_laz data.table For Loops: Matt_Dowle Roman for explaining what is.numeric() really tests.

(当然，如果你觉得这些方法有用，也请给他们点赞。)

注意我使用的数字:如果你有一个纯整数数据集，你所有的函数都将运行得更快。请参阅alexiz_laz的工作以获得更多信息。IRL，我不记得遇到过包含超过10-15%整数的数据集，所以我在全数字数据框架上运行这些测试。

硬件使用 3.9 GHz CPU, 24 GB内存

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?

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

另一个使用imputeTS包的例子:

library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)