我个人用过，效果很好:

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

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

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

一个简单的方法是用if_na from hablar:

library(dplyr)
library(hablar)

df <- tibble(a = c(1, 2, 3, NA, 5, 6, 8))

df %>% 
  mutate(a = if_na(a, 0))

返回:

      a
  <dbl>
1     1
2     2
3     3
4     0
5     5
6     6
7     8

cleaner包有一个na_replace()泛型，默认情况下将数值替换为0，将逻辑替换为FALSE，将日期替换为今天，等等:

library(dplyr)
library(cleaner)

starwars %>% na_replace()
na_replace(starwars)

它甚至支持矢量化替换:

mtcars[1:6, c("mpg", "hp")] <- NA
na_replace(mtcars, mpg, hp, replacement = c(999, 123))

文档:https://msberends.github.io/cleaner/reference/na_replace.html