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
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
其他回答
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)
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。
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。=)
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:
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