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"))
这有效，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？
以下是在基础 R 中的操作方法。但不确定如何将其转换为 mutate 语句:
df$x[is.na(df$x)] <- 0
最佳答案
什么版本dplyr你正在用吗？它可能是一个旧的。 replace_na函数现在似乎在 tidyr .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.
关于在不使用 list() 的情况下，在 dplyr 中将 NA 替换为零，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49947592/