在多个数据框列中重新编码 NA答案

【问题标题】：Recode NAs in multiple dataframe columns在多个数据框列中重新编码 NA
【发布时间】：2012-09-07 04:24:54
【问题描述】：

我在一个数据框中有多个整数列，所有的 NA 都需要重新编码为 0。

df1 <- as.data.frame(sapply(paste(sample(letters,50,T),sample(letters,10), sep=""), function(x) {sample(c(NA,0:5),10,T)} ))
df2 <- as.data.frame(sapply(paste(sample(letters,5,T),sample(letters,10,T), sep=""), function(x) {sample(letters[1:5],10,T)} ))
df <- cbind(df2,df1)

产生这样的输出...（仅显示 55 列的前几列）

我可以手动将每列的 NA 重新编码为 0，例如 df$col[is.na(df$col)] <- 0，但考虑到有这么多列，需要一段时间才能全部输入。

如何在一行或三行中将所有这些 NA 重新编码为 0？

（我意识到我可以熔化整数列，然后重新编码一个熔化的列，但我宁愿在基数 R 中这样做）

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

你们很亲密：

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

【讨论】：

哇.... 简直不敢相信这么容易。然后，我如何指定要重新编码的列范围，而不是所有列？
没关系，我明白了。 df[6:10][is.na(df[6:10])] <- 0。我什至没有想过要连续添加两个方括号。
@TommyO'Dell，没问题。就像我说的，你很亲密！

【解决方案2】：

使用plyr 的colwise 元函数可以轻松完成：

dfZ=colwise(function(x)ifelse(is.na(x),0,x))(df)

【讨论】：

虽然@mrdwab 的方法确实更短。