在多個數據幀列中重新編碼NA

Question

我在數據框中有多個整數列，所有這些都是我需要重新編碼為0的NA。

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)

生成這樣的輸出...（僅顯示55的前幾列）

我可以手動將df$col[is.na(df$col)] <- 0重新編碼為0，如df$col[is.na(df$col)] <- 0 ，但鑒於列數太多，需要一段時間才能輸入所有列。

如何在一行或三行中將所有這些NA重新編碼為0？

（我意識到我可以融化整數列，然后重新編碼一個熔化的列，但我寧願在基礎R中這樣做）

Answer 1

你非常接近：

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

Answer 2

使用plyr的colwise元函數可以輕松實現：

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