如何为所选列替换表中的NA值

关于替换NA值的文章很多。我知道可以用以下内容替换下表/框架中的NA：

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

但是，如果我想将其限制为仅某些列呢？让我给你看一个例子。

首先，让我们从数据集开始。

set.seed(1234)
x <- data.frame(a=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T),
                b=sample(c(1,2,NA), 10, replace=T), 
                c=sample(c(1:5,NA), 10, replace=T))

这使：

    a  b  c
1   1 NA  2
2   2  2  2
3   2  1  1
4   2 NA  1
5  NA  1  2
6   2 NA  5
7   1  1  4
8   1  1 NA
9   2  1  5
10  2  1  1

好的，所以我只想将替换限制为列“ a”和“ b”。我的尝试是：

x[is.na(x), 1:2]<-0

和：

x[is.na(x[1:2])]<-0

哪个不起作用。

我的data.table尝试wherey<-data.table(x)显然永远都行不通：

y[is.na(y[,list(a,b)]), ]

我想在is.na参数中传递列，但这显然行不通。

我想在data.frame和data.table中执行此操作。我的最终目标是将'a'和'b'中的1：2编码为0：1，同时保持'c'的原样，因为它不是逻辑变量。我有一堆专栏，所以我不想一个接一个地做。而且，我只想知道如何执行此操作。

你有什么建议吗？

你可以做：

x[, 1:2][is.na(x[, 1:2])] <- 0

或更好（IMHO），请使用变量名称：

x[c("a", "b")][is.na(x[c("a", "b")])] <- 0

在这两种情况下，1:2或c("a", "b")都可以用预定义的向量替换。

编辑2020-06-15

自data.table1.12.4（2019年10月）以来，data.table获得了两个功能来简化此操作：nafill和setnafill。

nafill 对列进行操作：

cols = c('a', 'b')
y[ , (cols) := lapply(.SD, nafill, fill=0), .SDcols = cols]

setnafill 在表上操作（替换按引用/就地进行）

setnafill(y, cols=cols, fill=0)
# print y to show the effect
y[]

这也将比其他选择更有效率；?nafill有关更多信息，请参见NA时间序列插补的最后一个观测进位（LOCF）和下一个观测进位（NOCB）版本。

这将适用于您的data.table版本：

for (col in c("a", "b")) y[is.na(get(col)), (col) := 0]

另外，正如David Arenburg指出的那样，您可以使用set（附带好处-您可以在data.frame或上使用它data.table）：

for (col in 1:2) set(x, which(is.na(x[[col]])), col, 0)

以@Robert McDonald的tidyr::replace_na()答案为基础，以下是一些dplyr控制NAs替换列的选项：

library(tidyverse)

# by column type:
x %>%
  mutate_if(is.numeric, ~replace_na(., 0))

# select columns defined in vars(col1, col2, ...):
x %>%
  mutate_at(vars(a, b, c), ~replace_na(., 0))

# all columns:
x %>%
  mutate_all(~replace_na(., 0))

现在，在tidyr中使用replace_na（）变得很简单。该函数似乎适用于data.tables和data.frames：

tidyr::replace_na(x, list(a=0, b=0))

不知道这是否更简洁，但是此函数还将在data.table的选定列中查找并允许替换NA（或您喜欢的任何值）：

update.mat <- function(dt, cols, criteria) {
  require(data.table)
  x <- as.data.frame(which(criteria==TRUE, arr.ind = TRUE))
  y <- as.matrix(subset(x, x$col %in% which((names(dt) %in% cols), arr.ind = TRUE)))
  y
}

要应用它：

y[update.mat(y, c("a", "b"), is.na(y))] <- 0

该函数创建满足输入条件的所选列和行（单元格坐标）的矩阵（在这种情况下为is.na == TRUE）。

我们可以通过以下data.table方式解决它tidyr::repalce_na功能和lapply

library(data.table)
library(tidyr)
setDT(df)
df[,c("a","b","c"):=lapply(.SD,function(x) replace_na(x,0)),.SDcols=c("a","b","c")]

这样，我们还可以解决带有NA字符串的粘贴列。首先，我们replace_na(x,"")可以使用它stringr::str_c来合并列！

对于特定的列，可以使用 sapply

DF <- data.frame(A = letters[1:5],
             B = letters[6:10],
             C = c(2, 5, NA, 8, NA))

DF_NEW <- sapply(seq(1, nrow(DF)),
                    function(i) ifelse(is.na(DF[i,3]) ==
                                       TRUE,
                                       0,
                                       DF[i,3]))

DF[,3] <- DF_NEW
DF

{data.table}和{stringr}非常方便

library(data.table)
library(stringr)

x[, lapply(.SD, function(xx) {str_replace_na(xx, 0)})]

费耶

从data.table y开始，您可以编写：创建和运行此命令之前
y[, (cols):=lapply(.SD, function(i){i[is.na(i)] <- 0; i}), .SDcols = cols]
不要忘记。library(data.table)y

这对我来说很好

DataTable DT = new DataTable();

DT = DT.AsEnumerable().Select(R =>
{
      R["Campo1"] = valor;
      return (R);
}).ToArray().CopyToDataTable();