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
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)
其他回答
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。
也可以使用tidyr::replace_na。
library(tidyr)
df <- df %>% mutate_all(funs(replace_na(.,0)))
编辑(dplyr > 1.0.0):
df %>% mutate(across(everything(), .fns = ~replace_na(.,0)))
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")
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)。
DPLYR >= 1.0.0
在dplyr的新版本中:
Across()取代了一系列“作用域变量”，如summarise_at()、summarise_if()和summarise_all()。
df <- data.frame(a = c(LETTERS[1:3], NA), b = c(NA, 1:3))
library(tidyverse)
df %>%
mutate(across(where(anyNA), ~ replace_na(., 0)))
a b
1 A 0
2 B 1
3 C 2
4 0 3
这段代码将强制0为第一列中的字符。要根据列类型替换NA，您可以使用类似呜呜声的公式，其中:
df %>%
mutate(across(where(~ anyNA(.) & is.character(.)), ~ replace_na(., "0")))
