将 replace_na() 与不确定的列数一起使用

Question

我的数据框如下所示：

df <- tibble(x = c(1, 2, NA),
             y = c(1, NA, 3),
             z = c(NA, 2, 3))

我想使用 tidyr::replace_na() 将 NA 替换为 0。正如此函数的文档所阐明的那样，一旦您知道要对哪些列执行操作，就可以直接执行此操作。

df <- df %>% replace_na(list(x = 0, y = 0, z = 0))

但是如果列数不确定怎么办？（我说 'indeterminate' 是因为我正在尝试创建一个使用 dplyr 工具即时执行此操作的函数。）如果我没记错的话，基本 R 相当于我使用上述方法实现的目标工具是：

df[, 1:ncol(df)][is.na(df[, 1:ncol(df)])] <- 0

但我总是难以理解这段代码。预先感谢您的帮助。

Answer 1

我们可以根据数据集的列数创建一个 list 的 0，并使用列名设置名称

library(tidyverse)
df %>% 
   replace_na(set_names(as.list(rep(0, length(.))), names(.)))
# A tibble: 3 x 3
#      x     y     z
#   <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1     0
#2     2     0     2
#3     0     3     3

或者另一个选项是 mutate_all（对于选定的列 -mutate_at 或基本条件 mutate_if）并应用 replace_all

df %>%
    mutate_all(replace_na, replace = 0)

有了base R，就更直接了

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

将 replace_na() 与不确定的列数一起使用

using replace_na() with indeterminate number of columns

r

dplyr

tidyr

tidyeval