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
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。
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")))
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?
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")
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。
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)))