在R中将NA设置为0

Question

将一个数据框与另一个im左边的随机NA合并后偶然行。我想将这些NA设置为0，这样我就可以用它们进行计算。

我试着这样做：

    bothbeams.data = within(bothbeams.data, {
      bothbeams.data$x.x = ifelse(is.na(bothbeams.data$x.x) == TRUE, 0, bothbeams.data$x.x)
      bothbeams.data$x.y = ifelse(is.na(bothbeams.data$x.y) == TRUE, 0, bothbeams.data$x.y)
    })

其中$ x.x是一列而$ x.y当然是另一列，但这似乎不起作用。

Answer 1

您可以使用is.na的输出直接替换子集：

bothbeams.data[is.na(bothbeams.data)] <- 0

或者有一个可重复的例子：

dfr <- data.frame(x=c(1:3,NA),y=c(NA,4:6))
dfr[is.na(dfr)] <- 0
dfr
  x y
1 1 0
2 2 4
3 3 5
4 0 6

Answer 2

使用mutate_all中dplyr的解决方案，以防您想将其添加到dplyr管道：

library(dplyr)
df %>%
  mutate_all(funs(ifelse(is.na(.), 0, .)))

<强>结果：

   A B C
1  1 1 2
2  2 2 5
3  3 1 2
4  0 2 0
5  1 1 0
6  2 2 0
7  3 1 3
8  0 2 0
9  1 1 3
10 2 2 3
11 3 1 0
12 0 2 3
13 1 1 4
14 2 2 4
15 3 1 0
16 0 2 0
17 1 1 1
18 2 2 0
19 3 1 2
20 0 2 0

如果在任何情况下你只想在数字列中替换NA，我认为在建模中可能就是这种情况，你可以使用mutate_if：

library(dplyr)
df %>%
  mutate_if(is.numeric, funs(ifelse(is.na(.), 0, .)))

或在基础R：

replace(is.na(df), 0)

<强>结果：

   A  B C
1  1  0 2
2  2 NA 5
3  3  0 2
4  0 NA 0
5  1  0 0
6  2 NA 0
7  3  0 3
8  0 NA 0
9  1  0 3
10 2 NA 3
11 3  0 0
12 0 NA 3
13 1  0 4
14 2 NA 4
15 3  0 0
16 0 NA 0
17 1  0 1
18 2 NA 0
19 3  0 2
20 0 NA 0

数据：

set.seed(123)
df <- data.frame(A=rep(c(0:3, NA), 5), B=rep(c("0", "NA"), 10), C=c(sample(c(0:5, NA), 20, replace = TRUE)))

Answer 3

要添加到James的示例中，您似乎总是必须在对包含NA的数据帧执行计算时创建中间值。

例如，从数据框dfr中添加两列（A和B）：

temp.df <- data.frame(dfr) # copy the original
temp.df[is.na(temp.df)] <- 0
dfr$C <- temp.df$A + temp.df$B # or any other calculation
remove('temp.df')

当我这样做时，我随后用remove / rm丢弃中间体。

Answer 4

您可以使用 replace_na() 包中的 tidyr

df %>% replace_na(list(column1 = 0, column2 = 0)

Answer 5

为什么不试试这个

  na.zero <- function (x) {
        x[is.na(x)] <- 0
        return(x)
    }
    na.zero(df)