如何将数据框中的 Inf 或 NA 值更改为 R 中的不同值答案

【问题标题】：How to change Inf or NA values in a data frame to a different value in R [duplicate]如何将数据框中的 Inf 或 NA 值更改为 R 中的不同值
【发布时间】：2019-12-12 12:52:20
【问题描述】：

如何遍历数据框并检查每个单元格中的 Inf 和 NA 值。如果单元格中有 Inf 或 NA 值，则将其更改为值 0。

这是一个示例数据框

testdf <- data.frame(b1 = c(1,Inf,5,7,8,9,200,736, Inf, Inf), 
b2 = c(2,3,Inf, NA,4,78,23,567,9114,94), 
b3 = c(23,45,86,1236,78,Inf,324,2100,49,10))

> testdf
    b1   b2   b3
1    1    2   23
2  Inf    3   45
3    5  Inf   86
4    7   NA 1236
5    8    4   78
6    9   78  Inf
7  200   23  324
8  736  567 2100
9  Inf 9114   49
10 Inf   94   10

【问题讨论】：

您可以使用testdf[sapply(testdf, is.infinite) | is.na(testdf)] <- 0。除了is.infinite() 没有 data.frame 方法之外，这是一个常见的骗局。
我警告不要随意将NA 转换为0，因为这会改变数据的含义。例如，NA 表示 “我没有数据” 或 “这不适用”，而找到 0 表示 “有数据对于这个单元格，它是零”。这显然是上下文相关的，但我很少将非数字转换为数字，无论是 0、1 还是其他数字。（估算的行为有时是必要的，当然。）

标签： r

【解决方案1】：

这是一种使用基础 R 中的 lapply 的方法 -

testdf[] <- lapply(testdf, function(x) {
  replace(x, is.na(x) | is.infinite(x), 0)
})

    b1   b2   b3
1    1    2   23
2    0    3   45
3    5    0   86
4    7    0 1236
5    8    4   78
6    9   78    0
7  200   23  324
8  736  567 2100
9    0 9114   49
10   0   94   10

感谢@thelatemail，这是一个简化版本，考虑到!is.finite(c(Inf,NA)) 为两者返回TRUE -

testdf[] <- lapply(testdf, function(x) replace(x, !is.finite(x), 0))

使用@H1 评论中的解决方案的另一种方式-

testdf[sapply(testdf, Negate(is.finite))] <- 0

【讨论】：

!is.finite(c(Inf,NA)) 返回 2 TRUEs 所以你可以单独使用它 - testdf[] <- lapply(testdf, function(x) replace(x, !is.finite(x), 0)) 我想。