r - 如何让 R 在读取 CSV 时插入 '0' 来代替缺失值？

Question

我们有一个以下格式的多列 CSV 文件:

id1,id2,id3,id4
1,2,3,4
,,3,4,6
2,,3,4

逐列读取 CSV 时，这些缺失值将被假定为“0”。以下是我们目前拥有的脚本:

data <- read.csv("data.csv")

dfList <- lapply(seq_along(data), function(i) {
    seasonal_per <- msts(data[, i], seasonal.periods=c(24,168))
    best_model <- tbats(seasonal_per)
    fcst <- forecast.tbats(best_model, h=24, level=90)
    dfForec <- print(fcst)
    result <- cbind(0:23, dfForec[, 1])
    result$id <- names(df)[i]

    return(result[c("id", "V1", "V2")])
})

finaldf <- do.call(rbind, dfList)
write.csv(finaldf, file = "out.csv", row.names = FALSE)

当 CSV 缺少值时，此脚本会中断，并给出错误 Error in tau + 1 + adj.beta + object$p : 二元运算符的非数字参数。我们如何告诉 R 在遇到缺失值时假设为“0”？

我尝试了以下方法:

library("forecast")
D <- read.csv("data.csv",na.strings=".")
D[is.na(D)] <- 0

dfList <- lapply(seq_along(data), function(i) {
  seasonal_per <- msts(data[, i], seasonal.periods=c(24,168))
  best_model <- tbats(seasonal_per)
  fcst <- forecast.tbats(best_model, h=24, level=90)
  dfForec <- print(fcst)
  result <- cbind(0:23, dfForec[, 1])
  result$id <- names(df)[i]

  return(result[c("id", "V1", "V2")])
})

finaldf <- do.call(rbind, dfList)
write.csv(finaldf, file = "out.csv", row.names = FALSE)

但它给出了以下错误:

数据[，i]中的错误:“closure”类型的对象不可子集化

Answer 1

如果您确定任何 NA 值应为 0，并且这是唯一的问题，那么

data <- read.csv("data.csv")
data[is.na(data)] <- 0