我有一个数据框，其中一些列具有NA值。
我该如何用零替换这些NA值？
30个回答
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本人声望不够，无法评论 @ianmunoz 的帖子。可以结合 dplyr 的 mutate_each 和 replace 来处理 NA 替换为 0。使用来自 @aL3xa 答案的数据框...
> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
> d <- as.data.frame(m)
> d
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1 4 8 1 9 6 9 NA 8 9 8
2 8 3 6 8 2 1 NA NA 6 3
3 6 6 3 NA 2 NA NA 5 7 7
4 10 6 1 1 7 9 1 10 3 10
5 10 6 7 10 10 3 2 5 4 6
6 2 4 1 5 7 NA NA 8 4 4
7 7 2 3 1 4 10 NA 8 7 7
8 9 5 8 10 5 3 5 8 3 2
9 9 1 8 7 6 5 NA NA 6 7
10 6 10 8 7 1 1 2 2 5 7
> d %>% mutate_each( funs_( interp( ~replace(., is.na(.),0) ) ) )
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1 4 8 1 9 6 9 0 8 9 8
2 8 3 6 8 2 1 0 0 6 3
3 6 6 3 0 2 0 0 5 7 7
4 10 6 1 1 7 9 1 10 3 10
5 10 6 7 10 10 3 2 5 4 6
6 2 4 1 5 7 0 0 8 4 4
7 7 2 3 1 4 10 0 8 7 7
8 9 5 8 10 5 3 5 8 3 2
9 9 1 8 7 6 5 0 0 6 7
10 6 10 8 7 1 1 2 2 5 7
我们在这里使用标准评估（SE），这就是为什么我们需要在 "funs_" 上加下划线的原因。我们还使用 lazyeval 的 interp/~，. 引用“我们正在处理的所有内容”，即数据框架。现在有了零！
- reidjax
12
使用 imputeTS 包的另一个示例:
library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)
- Steffen Moritz
11
data.table中有专门用于此目的的函数nafill和setnafill。如果可用，它们会将要在多个线程上计算的列进行分配。
library(data.table)
ans_df <- nafill(df, fill=0)
# or even faster, in-place
setnafill(df, fill=0)
- jangorecki
11
如果您想替换因子变量中的NA值，这可能会有帮助：
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字向量，添加另一个人工数字因子水平，然后将其转换回带有一个额外的您选择的“NA-级别”的因子向量。
- user6075957
8
无需使用任何库。
df <- data.frame(a=c(1,3,5,NA))
df$a[is.na(df$a)] <- 0
df
- Gautam Mokal
7
dplyr >= 1.0.0
在更新版本的dplyr中：
across()代替了"scoped variants"系列函数，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
这段代码将把第一列的 0 强制转换为字符类型。如果要根据列类型替换 NA，可以在 where 中使用类似于 purrr 的公式:
df %>%
mutate(across(where(~ anyNA(.) & is.character(.)), ~ replace_na(., "0")))
- LMc
6
你可以使用
例如：
replace()。例如：
> x <- c(-1,0,1,0,NA,0,1,1)
> x1 <- replace(x,5,1)
> x1
[1] -1 0 1 0 1 0 1 1
> x1 <- replace(x,5,mean(x,na.rm=T))
> x1
[1] -1.00 0.00 1.00 0.00 0.29 0.00 1.00 1.00
- Zahra
2
6当你知道向量中NA的索引时，这种方法是可行的。对于像你示例中的小向量来说还不错。 - dardisco
5
x1 <- replace(x, is.na(x), 1) 可以在不显式列出索引值的情况下使用。 - lmo6
“cleaner”包含一个“na_replace()”通用函数，它默认将数值替换为零，逻辑值替换为“FALSE”，日期替换为今天等。
它甚至支持向量化替换：
文档： https://msberends.github.io/cleaner/reference/na_replace.html
library(dplyr)
library(cleaner)
starwars %>% na_replace()
na_replace(starwars)
它甚至支持向量化替换：
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
- MS Berends
4
另一个与dplyr管道兼容的选项，使用tidyr方法replace_na，适用于多列：
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)
您可以轻松地限制例如数字列：
d$str <- c("string", NA)
myList <- myList[sapply(d, is.numeric)]
df <- d %>% replace_na(myList)
- Antti
3
一个简单的方法是使用来自
hablar 的 if_na ：library(dplyr)
library(hablar)
df <- tibble(a = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))
df %>%
mutate(a = if_na(a, 0))
它返回:
a
<dbl>
1 1
2 2
3 3
4 0
5 5
6 6
7 8
- davsjob
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