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?

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))

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?

见我在@gsk3 answer中的评论。举个简单的例子:

> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10)
> d <- as.data.frame(m)
   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3 NA  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10 NA  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6 NA  1  4  1   6
4  NA  4 NA  7 10  2 NA  4  1   8
5   1  2  4 NA  2  6  2  6  7   4
6  NA  3 NA NA 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10  NA
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5 NA  9  7  2  5   5

> d[is.na(d)] <- 0

> d
   V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
1   4  3  0  3  7  6  6 10  6   5
2   9  8  9  5 10  0  2  1  7   2
3   1  1  6  3  6  0  1  4  1   6
4   0  4  0  7 10  2  0  4  1   8
5   1  2  4  0  2  6  2  6  7   4
6   0  3  0  0 10  2  1 10  8   4
7   4  4  9 10  9  8  9  4 10   0
8   5  8  3  2  1  4  5  9  4   7
9   3  9 10  1  9  9 10  5  3   3
10  4  2  2  5  0  9  7  2  5   5

没有必要去申请。=)

EDIT

你也应该看看norm package。它有很多很好的缺失数据分析功能。=)

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

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