r语言 - 在数据帧的不同行和列中选择多个 NA

Question

>我有一个包含 12000 行和 35 列的数据帧，在不同的行或列中有多个 NA。

我想创建一个ifelse函数来选择并将它们更改为值(如"0"或"9999"(。

我的问题是is.na(dataframe)似乎不适用于整个数据帧，但我对为每个单独的列进行选择并不真正着迷。

有没有更好的方法？

Answer 1

library(dplyr)
data <- tibble(a = c(1, NA, 2), b = c(NA,1,2)) # let's create some data
data
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1     1    NA
2    NA     1
3     2     2
data[is.na(data)] <- 0
data
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1     1     0
2     0     1
3     2     2

或与NaN：

data <- tibble(a = c(1, NaN, 2), b = c(NaN,1,2))
data
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1     1   NaN
2   NaN     1
3     2     2
data[is.na(data)] <- 0 # still works the same 
data
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1     1     0
2     0     1
3     2     2

如果"NA"为字符串：

data <- tibble(a = c(1, "NA", 2), b = c("NA",1,2))
data[data=="NA"] <- NA # first fix and bring all to "true" NA
data[is.na(data)] <- 0 # still works the same 
data
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1     1     0
2     0     1
3     2     2

Answer 2

dplyr解决方案：

对于NA或NaN：

df <- tibble(a = c(1, NaN, 2), b = c(NA,1,2))
df %>% 
replace(is.na(.), 0)
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1    1.    0.
2    0.    1.
3    2.    2.

对于字符串"NA"或"NaN"：

df <- tibble(a = c(1, "NaN", 2), b = c("NA",1,2))
df %>% 
mutate_all(funs(replace(., .=="NaN", 0))) %>% 
mutate_all(funs(replace(., .=="NA", 0))) %>% 
mutate_all(funs(as.numeric))
# A tibble: 3 x 2
a     b
<dbl> <dbl>
1    1.    0.
2    0.    1.
3    2.    2.