使用 dplyr、across()、where() 和 if_else() 函数将 NA 替换为数字

Question

这是我的数据：

library(mlbench)
data(BreastCancer)

df_1<-BreastCancer

我做了一些修改并在“Bare.nuclei”列中出现了“Na”：

df_1<-df_1 %>% mutate(across(where(~is.factor(.x)),as.numeric)) 

我正在学习如何使用across() 、 where()和ifelse()函数将这些 NA 替换为0 。

df_1 %>% mutate(across(where(~ is.numeric(.x)), if_else(is.na(.x,0,.x))))

我究竟做错了什么？

这里的想法是 go across列是numerics的where ，如果在这些列上我有Nas ，我将替换为111 ，否则 mantain x。

Answer 1

这可以使用tidyr::replace_na() function 而不是if_else来完成。

df_1 %>% mutate(across(where(~ is.numeric(.x)), function(x){replace_na(x, 0)}))