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我的数据框如下所示：

df <- tibble(x = c(1, 2, NA),
             y = c(1, NA, 3),
             z = c(NA, 2, 3))

我想使用 tidyr::replace_na() 将 NA 替换为 0。正如此函数的文档所明确指出的，一旦您知道要对哪些列执行操作，就很容易做到这一点。

df <- df %>% replace_na(list(x = 0, y = 0, z = 0))

但是，如果您有不确定的列数怎么办？（我说“不确定”是因为我正在尝试创建一个使用 dplyr 工具即时执行此操作的函数。）如果我没记错的话，与我使用上述工具尝试实现的基本 R 等效的是：

df[, 1:ncol(df)][is.na(df[, 1:ncol(df)])] <- 0

但我总是很难理解这段代码。在此先感谢您的帮助。

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我们可以通过list根据数据集的列数创建一个 0 并使用列名设置名称来做到这一点

library(tidyverse)
df %>% 
   replace_na(set_names(as.list(rep(0, length(.))), names(.)))
# A tibble: 3 x 3
#      x     y     z
#   <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1     1     0
#2     2     0     2
#3     0     3     3

或者另一个选项是mutate_all（对于选定的列 -mutate_at或基本不条件mutate_if）并应用replace_all 

df %>%
    mutate_all(replace_na, replace = 0)

，base R它更直接

df[is.na(df)] <- 0
于 2018-07-24T18:45:01.073 回答