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法律研究如何在 R 資料框中將缺失值（NA）替換為選中列中的值？
在資料分析中，在資料框中發現一些缺失值（NA）非常常見，但如果包含缺失值的列對於分析沒有用，那麼所有的缺失值都不會造成問題。對於有用的列，我們可以將所有的缺失值替換為 0 或任何其他值。
示例
考慮以下資料框 −
> set.seed(99) > x1<-sample(c(5,10,15,NA),20,replace=TRUE) > x2<-sample(c(1,2,3,NA),20,replace=TRUE) > x3<-sample(c(20,21,22,23,24,25,NA),20,replace=TRUE) > x4<-sample(c(letters[1:10],NA),20,replace=TRUE) > x5<-sample(c(1:10,NA),20,replace=TRUE) > df<-data.frame(x1,x2,x3,x4,x5) > df x1 x2 x3 x4 x5 1 NA NA 25 <NA> NA 2 5 2 24 f 2 3 NA 2 25 i 7 4 10 NA 23 i 10 5 10 1 21 c 3 6 5 NA NA h NA 7 15 2 20 g 10 8 10 NA 25 d 10 9 10 2 23 c 5 10 10 1 NA f 8 11 NA 3 25 <NA> 5 12 10 2 NA h 4 13 NA 3 25 g 1 14 5 2 NA c 8 15 NA 2 NA <NA> 3 16 NA NA 23 f 7 17 15 1 24 <NA> 9 18 NA NA NA b 3 19 5 3 NA d 3 20 10 2 20 g 8
將連續列的缺失值替換為零 −
> df[,c("x1","x2")][is.na(df[,c("x1","x2")])] <- 0
> df
x1 x2 x3 x4 x5
1 0 0 25 <NA> NA
2 5 2 24 f 2
3 0 2 25 i 7
4 10 0 23 i 10
5 10 1 21 c 3
6 5 0 NA h NA
7 15 2 20 g 10
8 10 0 25 d 10
9 10 2 23 c 5
10 10 1 NA f 8
11 0 3 25 <NA> 5
12 10 2 NA h 4
13 0 3 25 g 1
14 5 2 NA c 8
15 0 2 NA <NA> 3
16 0 0 23 f 7
17 15 1 24 <NA> 9
18 0 0 NA b 3
19 5 3 NA d 3
20 10 2 20 g 8將非連續列的缺失值替換為零 −
> df[,c("x3","x5")][is.na(df[,c("x3","x5")])] <- 0
> df
x1 x2 x3 x4 x5
1 0 0 25 <NA> 0
2 5 2 24 f 2
3 0 2 25 i 7
4 10 0 23 i 10
5 10 1 21 c 3
6 5 0 0 h 0
7 15 2 20 g 10
8 10 0 25 d 10
9 10 2 23 c 5
10 10 1 0 f 8
11 0 3 25 <NA> 5
12 10 2 0 h 4
13 0 3 25 g 1
14 5 2 0 c 8
15 0 2 0 <NA> 3
16 0 0 23 f 7
17 15 1 24 <NA> 9
18 0 0 0 b 3
19 5 3 0 d 3
20 10 2 20 g 8
更新於：11-Aug-2020
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