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
我个人用过,效果很好:
players_wd$APPROVED_WD[is.na(players_wd$APPROVED_WD)] <- 0
其他回答
更通用的方法是在矩阵或向量中使用replace()将NA替换为0
例如:
> x <- c(1,2,NA,NA,1,1)
> x1 <- replace(x,is.na(x),0)
> x1
[1] 1 2 0 0 1 1
这也是在dplyr中使用ifelse()的一种替代方法
df = data.frame(col = c(1,2,NA,NA,1,1))
df <- df %>%
mutate(col = replace(col,is.na(col),0))
这个从Datacamp中提取的简单函数可以帮助:
replace_missings <- function(x, replacement) {
is_miss <- is.na(x)
x[is_miss] <- replacement
message(sum(is_miss), " missings replaced by the value ", replacement)
x
}
Then
replace_missings(df, replacement = 0)
如果您想在更改特定列(本例中为列V3)中的NAs后分配一个新名称,也可以这样做
my.data.frame$the.new.column.name <- ifelse(is.na(my.data.frame$V3),0,1)
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。
一个简单的方法是用if_na from hablar:
library(dplyr)
library(hablar)
df <- tibble(a = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))
df %>%
mutate(a = if_na(a, 0))
返回:
a
<dbl>
1 1
2 2
3 3
4 0
5 5
6 6
7 8