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。

DPLYR >= 1.0.0

在dplyr的新版本中:

Across()取代了一系列“作用域变量”，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

这段代码将强制0为第一列中的字符。要根据列类型替换NA，您可以使用类似呜呜声的公式，其中:

df %>% 
  mutate(across(where(~ anyNA(.) & is.character(.)), ~ replace_na(., "0")))

另一个选项使用sapply将所有NA替换为零。下面是一些可重复的代码(数据来自@aL3xa):

set.seed(7) # for reproducibility
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   9  7  5  5  7  7  4  6  6   7
#> 2   2  5 10  7  8  9  8  8  1   8
#> 3   6  7  4 10  4  9  6  8 NA  10
#> 4   1 10  3  7  5  7  7  7 NA   8
#> 5   9  9 10 NA  7 10  1  5 NA   5
#> 6   5  2  5 10  8  1  1  5 10   3
#> 7   7  3  9  3  1  6  7  3  1  10
#> 8   7  7  6  8  4  4  5 NA  8   7
#> 9   2  1  1  2  7  5  9 10  9   3
#> 10  7  5  3  4  9  2  7  6 NA   5
d[sapply(d, \(x) is.na(x))] <- 0
d
#>    V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
#> 1   9  7  5  5  7  7  4  6  6   7
#> 2   2  5 10  7  8  9  8  8  1   8
#> 3   6  7  4 10  4  9  6  8  0  10
#> 4   1 10  3  7  5  7  7  7  0   8
#> 5   9  9 10  0  7 10  1  5  0   5
#> 6   5  2  5 10  8  1  1  5 10   3
#> 7   7  3  9  3  1  6  7  3  1  10
#> 8   7  7  6  8  4  4  5  0  8   7
#> 9   2  1  1  2  7  5  9 10  9   3
#> 10  7  5  3  4  9  2  7  6  0   5

使用reprex v2.0.2创建于2023-01-15

请注意:从R 4.1.0开始，您可以使用\(x)而不是函数(x)。

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)

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)

另一个与tidyrmethod replace_na兼容的dplyr管道选项，适用于多个列:

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)

你可以很容易地限制到例如数字列:

d$str <- c("string", NA)

myList <- myList[sapply(d, is.numeric)]

df <- d %>% replace_na(myList)