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))

取代。数据帧中的na和NULL。

带列的数据帧

A name(美元是na (A name) < 0美元。

OR

A $ name[是na (A $ name) < - " na "

所有数据帧

自由度[is.na（DF）]<-0

将数据帧中的na替换为空白

df[is.na（df）]<-“”

将NULL替换为NA

df[is.null(df)] <- NA

不需要使用任何库。

df <- data.frame(a=c(1,3,5,NA))

df$a[is.na(df$a)] <- 0

df

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?

我个人用过，效果很好:

players_wd$APPROVED_WD[is.na（players_wd$APPROVED_WD）] <- 0

在dplyr 0.5.0中，你可以使用coalesce函数，通过做coalesce(vec, 0)可以很容易地集成到%>%管道中。这将把vec中的所有NAs替换为0:

假设我们有一个带NAs的数据帧:

library(dplyr)
df <- data.frame(v = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))

df
#    v
# 1  1
# 2  2
# 3  3
# 4 NA
# 5  5
# 6  6
# 7  8

df %>% mutate(v = coalesce(v, 0))
#   v
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 0
# 5 5
# 6 6
# 7 8