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?
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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?
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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)))
另一个与tidyrmethod replace_na兼容的dplyr管道选项，适用于多个列:
require(dplyr)
require(tidyr)
m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
d <- as.data.frame(m)
myList <- setNames(lapply(vector("list", ncol(d)), function(x) x <- 0), names(d))
df <- d %>% replace_na(myList)
你可以很容易地限制到例如数字列:
d$str <- c("string", NA)
myList <- myList[sapply(d, is.numeric)]
df <- d %>% replace_na(myList)
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")))
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?
