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
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
其他回答
如果你想在因子变量中替换NAs,这可能是有用的:
n <- length(levels(data.vector))+1
data.vector <- as.numeric(data.vector)
data.vector[is.na(data.vector)] <- n
data.vector <- as.factor(data.vector)
levels(data.vector) <- c("level1","level2",...,"leveln", "NAlevel")
它将因子向量转换为数值向量,并添加另一个人工数值因子水平,然后将其转换回具有您选择的额外“na水平”的因子向量。
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
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)))
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?
见我在@gsk3 answer中的评论。举个简单的例子:
> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
> d <- as.data.frame(m)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1 4 3 NA 3 7 6 6 10 6 5
2 9 8 9 5 10 NA 2 1 7 2
3 1 1 6 3 6 NA 1 4 1 6
4 NA 4 NA 7 10 2 NA 4 1 8
5 1 2 4 NA 2 6 2 6 7 4
6 NA 3 NA NA 10 2 1 10 8 4
7 4 4 9 10 9 8 9 4 10 NA
8 5 8 3 2 1 4 5 9 4 7
9 3 9 10 1 9 9 10 5 3 3
10 4 2 2 5 NA 9 7 2 5 5
> d[is.na(d)] <- 0
> d
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1 4 3 0 3 7 6 6 10 6 5
2 9 8 9 5 10 0 2 1 7 2
3 1 1 6 3 6 0 1 4 1 6
4 0 4 0 7 10 2 0 4 1 8
5 1 2 4 0 2 6 2 6 7 4
6 0 3 0 0 10 2 1 10 8 4
7 4 4 9 10 9 8 9 4 10 0
8 5 8 3 2 1 4 5 9 4 7
9 3 9 10 1 9 9 10 5 3 3
10 4 2 2 5 0 9 7 2 5 5
没有必要去申请。=)
EDIT
你也应该看看norm package。它有很多很好的缺失数据分析功能。=)