在不使用 list() 的情况下将 dplyr 中的 NA 替换为零

Question

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，这会破坏进一步的分析。在这一点上，我什至不理解列表或原子向量或任何一个。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"))

可行，但会将列转换为列表。如何在不将列转换为列表的情况下执行此操作？

下面是如何在 base R 中执行此操作。但不确定如何将其用于 mutate 语句：

df$x[is.na(df$x)] <- 0

Answer 1

dt  <- mutate(dt, x = ifelse(is.na(x), 0, x))

Answer 2

您使用的 dplyr 是什么版本？它可能是一个旧的。 replace_na 函数现在似乎在 tidyr 中。这有效

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 仍然是原子向量。用 tidyr_0.7.2.

测试

Answer 3

要替换数据框中的所有 NA，请使用

df %>% replace(is.na(.), 0)

Answer 4

对于.xlsx的情况，我放置了一个答案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"

在不使用 list() 的情况下将 dplyr 中的 NA 替换为零

Replace NA with Zero in dplyr without using list()

r

na

dplyr