如何在 R 数据框中将缺失值（NA）替换为选中列中的值？

在数据分析中，在数据框中发现一些缺失值（NA）非常常见，但如果包含缺失值的列对于分析没有用，那么所有的缺失值都不会造成问题。对于有用的列，我们可以将所有的缺失值替换为 0 或任何其他值。

示例

考虑以下数据框 −

> set.seed(99)
> x1<-sample(c(5,10,15,NA),20,replace=TRUE)
> x2<-sample(c(1,2,3,NA),20,replace=TRUE)
> x3<-sample(c(20,21,22,23,24,25,NA),20,replace=TRUE)
> x4<-sample(c(letters[1:10],NA),20,replace=TRUE)
> x5<-sample(c(1:10,NA),20,replace=TRUE)
> df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5)
> df
  x1   x2   x3   x4    x5
1  NA   NA   25  <NA>  NA
2  5     2   24    f    2
3  NA    2   25    i    7
4  10   NA   23    i   10
5  10    1   21    c    3
6   5   NA   NA    h   NA
7  15    2   20    g   10
8  10   NA   25    d   10
9  10    2   23    c    5
10 10    1   NA    f    8
11 NA    3   25  <NA>   5
12 10    2   NA    h    4
13 NA    3   25    g    1
14 5     2   NA    c    8
15 NA   2   NA  <NA>    3
16 NA   NA  23    f     7
17 15   1   24  <NA>    9
18 NA   NA   NA    b    3
19 5    3    NA    d    3    
20 10   2    20    g    8

将连续列的缺失值替换为零 −

> df[,c("x1","x2")][is.na(df[,c("x1","x2")])] <- 0
> df
x1 x2 x3 x4 x5
1 0 0 25 <NA> NA
2 5 2 24 f 2
3 0 2 25 i 7
4 10 0 23 i 10
5 10 1 21 c 3
6 5 0 NA h NA
7 15 2 20 g 10
8 10 0 25 d 10
9 10 2 23 c 5
10 10 1 NA f 8
11 0 3 25 <NA> 5
12 10 2 NA h 4
13 0 3 25 g 1
14 5 2 NA c 8
15 0 2 NA <NA> 3
16 0 0 23 f 7
17 15 1 24 <NA> 9
18 0 0 NA b 3
19 5 3 NA d 3
20 10 2 20 g 8

将非连续列的缺失值替换为零 −

> df[,c("x3","x5")][is.na(df[,c("x3","x5")])] <- 0
> df
x1 x2 x3 x4 x5
1 0 0 25 <NA> 0
2 5 2 24 f 2
3 0 2 25 i 7
4 10 0 23 i 10
5 10 1 21 c 3
6 5 0 0 h 0
7 15 2 20 g 10
8 10 0 25 d 10
9 10 2 23 c 5
10 10 1 0 f 8
11 0 3 25 <NA> 5
12 10 2 0 h 4
13 0 3 25 g 1
14 5 2 0 c 8
15 0 2 0 <NA> 3
16 0 0 23 f 7
17 15 1 24 <NA> 9
18 0 0 0 b 3
19 5 3 0 d 3
20 10 2 20 g 8

更新于：11-Aug-2020

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