在dplyr中,我可以使用以下代码将NA替换为0。问题是这会在我的数据框中插入一个列表,这会阻碍进一步的分析。我甚至不了解列表或原子向量或其中任何一个。我只想选择某些列,并将所有出现的NA替换为零。并保持列整数状态。
library(dplyr)
df <- tibble(x = c(1, 2, NA), y = c("a", NA, "b"), z = list(1:5, NULL, 10:20))
df
df %>% replace_na(list(x = 0, y = "unknown"))
这有效但将列转换为列表。如何在不将列转换为列表的情况下执行此操作?
这里是如何在基础R中完成的。但不确定如何将其用于mutate语句:
df$x[is.na(df$x)] <- 0
答案 0 :(得分:43)
要替换数据框中的所有NA,请使用
df %>% replace(is.na(.), 0)
答案 1 :(得分:16)
dt <- mutate(dt, x = ifelse(is.na(x), 0, x)
答案 2 :(得分:8)
您使用的是什么版本的dplyr
?它可能是一个旧的。 replace_na
函数现在似乎在tidyr
中。这工作
library(tidyr)
df <- tibble::tibble(x = c(1, 2, NA), y = c("a", NA, "b"), z = list(1:5, NULL, 10:20))
df %>% replace_na(list(x = 0, y = "unknown")) %>% str()
# Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
# $ x: num 1 2 0
# $ y: chr "a" "unknown" "b"
# $ z:List of 3
# ..$ : int 1 2 3 4 5
# ..$ : NULL
# ..$ : int 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ...
我们可以看到NA值已被替换,列x
和y
仍然是原子矢量。使用tidyr_0.7.2
进行测试。
答案 3 :(得分:0)
对于.xlsx
,我回答了here。
#install.packages("xlsx")
library(xlsx)
extracted_df <- read.xlsx("test.xlsx", sheetName='Sheet1', stringsAsFactors=FALSE)
# Replace all NAs in a data frame with "G" character
extracted_df[is.na(extracted_df)] <- "G"