我有一个连续字段（HighBAC），我试图根据BAC是否属于某个范围进行分类：
BAC＆gt; =。16或＆lt; .21：第1类
BAC＆gt; = .09或＆lt; .16：第2类
State Year high_bac
Alabama 2016 0.15
Alabama 2015 0.15
Alabama 2011 N
Alabama 2010 N
Arizona 2016 0.15
Arizona 2015 0.15
Idaho 2016 0.2
Idaho 2015 0.2
Idaho 2014 O
Idaho 2013 O
但在我取代N＆＃39; N＆＃39;之前我无法做到这一点。和＆＃39; O＆＃39; NA的字符。否则，cut()功能无法正常工作。
df_codes$high_bac[df_codes$high_bac=='N'|df_codes$high_bac=='O'] = NA
df_codes$high_bac = as.numeric(df_codes$high_bac)
df_codes$high_bac <- cut(df_codes$high_bac, breaks=c(.09, .16, .22), right=FALSE, labels=c(2:1))
输出：
State Year high_bac
Alabama 2016 2
Alabama 2015 2
Alabama 2011 NA
Alabama 2010 NA
Arizona 2016 2
Arizona 2015 2
Idaho 2016 1
Idaho 2015 1
Idaho 2014 NA
Idaho 2013 NA
我想将NA s替换为0，我将它们分类后，因为0是一个特殊代码（不应该作为一个类别包含在内）。但是当我使用this post中建议的解决方案时，我收到以下错误：
df_codes$high_bac[is.na(df_codes$high_bac)] <- 0
警告讯息： 在
[<-.factor（*tmp*，is.na（df_codes $ high_bac）中，value = c（1L，： 无效因子水平，NA生成
is.na()不适用于因子类型列吗？如果是这种情况，是否有另一种方法可以将所有NA替换为0？或者有没有办法将cut()与非数字列一起使用？
（背景：我根据超级醉酒驾驶员的门槛对各州进行分类.BAC门槛较低的州获得更多分数。但是没有超级BAC级别的州（＆＃39; N＆＃39; ;或者＆＃39; O＆＃39;）获得零分。）