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
我本想评论@ianmunoz的帖子，但我没有足够的声誉。你可以结合dplyr的mutate_each和replace来处理NA到0的替换。使用@aL3xa的答案的数据帧…
> 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 4 8 1 9 6 9 NA 8 9 8
2 8 3 6 8 2 1 NA NA 6 3
3 6 6 3 NA 2 NA NA 5 7 7
4 10 6 1 1 7 9 1 10 3 10
5 10 6 7 10 10 3 2 5 4 6
6 2 4 1 5 7 NA NA 8 4 4
7 7 2 3 1 4 10 NA 8 7 7
8 9 5 8 10 5 3 5 8 3 2
9 9 1 8 7 6 5 NA NA 6 7
10 6 10 8 7 1 1 2 2 5 7
> d %>% mutate_each( funs_( interp( ~replace(., is.na(.),0) ) ) )
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1 4 8 1 9 6 9 0 8 9 8
2 8 3 6 8 2 1 0 0 6 3
3 6 6 3 0 2 0 0 5 7 7
4 10 6 1 1 7 9 1 10 3 10
5 10 6 7 10 10 3 2 5 4 6
6 2 4 1 5 7 0 0 8 4 4
7 7 2 3 1 4 10 0 8 7 7
8 9 5 8 10 5 3 5 8 3 2
9 9 1 8 7 6 5 0 0 6 7
10 6 10 8 7 1 1 2 2 5 7
我们在这里使用的是标准求值(SE)，这就是为什么我们需要在“funs_”上加下划线。我们还使用了lazyeval的interp/~和。引用“我们正在处理的所有东西”，即数据帧。现在有零了!
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)))
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。
cleaner包有一个na_replace()泛型，默认情况下将数值替换为0，将逻辑替换为FALSE，将日期替换为今天，等等:
library(dplyr)
library(cleaner)
starwars %>% na_replace()
na_replace(starwars)
它甚至支持矢量化替换:
mtcars[1:6, c("mpg", "hp")] <- NA
na_replace(mtcars, mpg, hp, replacement = c(999, 123))
文档:https://msberends.github.io/cleaner/reference/na_replace.html
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?
