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?
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 >= 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")))
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
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)))
另一个使用imputeTS包的例子:
library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)