你可以使用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

专用函数nafill和setnafill，用于此目的，在data.table中。 只要可用，它们就将列分发到多个线程上进行计算。

library(data.table)

ans_df <- nafill(df, fill=0)

# or even faster, in-place
setnafill(df, fill=0)

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。

这并不是一个新的解决方案，但是我喜欢编写内联lambdas来处理我无法让包完成的事情。在这种情况下，

df %>%
   (function(x) { x[is.na(x)] <- 0; return(x) })

因为R不像你在Python中可能看到的那样“通过对象传递”，所以这个解决方案不会修改原始变量df，因此与大多数其他解决方案一样，但是不需要对特定包的复杂知识有太多的要求。

注意函数定义周围的括号!虽然对我来说这似乎有点多余，因为函数定义是用花括号括起来的，但对于magrittr，需要在括号内定义内联函数。

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))) 

要替换一个数据帧中的所有NAs，你可以使用:

Df %>% replace(is.na(.)， 0)