另一个使用imputeTS包的例子:

library(imputeTS)
na.replace(yourDataframe, 0)

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)

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

这是一个更灵活的解决方案。不管你的数据帧有多大，它都能工作，或者用0或0来表示0。

library(dplyr) # make sure dplyr ver is >= 1.00

df %>%
    mutate(across(everything(), na_if, 0)) # if 0 is indicated by `zero` then replace `0` with `zero`

要替换一个数据帧中的所有NAs，你可以使用:

Df %>% replace(is.na(.)， 0)

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)