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
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
其他回答
在data.frame中,不需要通过突变来创建新列。
library(tidyverse)
k <- c(1,2,80,NA,NA,51)
j <- c(NA,NA,3,31,12,NA)
df <- data.frame(k,j)%>%
replace_na(list(j=0))#convert only column j, for example
结果
k j
1 0
2 0
80 3
NA 31
NA 12
51 0
我知道这个问题已经有了答案,但这样做可能对一些人更有用:
定义这个函数:
na.zero <- function (x) {
x[is.na(x)] <- 0
return(x)
}
现在,无论何时你需要将向量中的NA转换为0,你可以这样做:
na.zero(some.vector)
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。
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)