使用列数不确定的 replace_na()

【问题标题】：using replace_na() with indeterminate number of columns使用列数不确定的 replace_na()
【发布时间】：2019-01-01 11:38:18
【问题描述】：

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，就可以直接执行此操作。

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

但是，如果您的列数不确定怎么办？（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，与我尝试使用上述工具实现的基本 R 等效的是：

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

但我总是难以理解这段代码。提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr tidyeval

【解决方案1】：

我们可以通过根据数据集的列数创建一个 0 的 list 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）和applyreplace_all

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

用base R，更直接

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

【讨论】：

哇塞。谢谢！