R 如何替换NA'；数据帧行中的，其中的行不全是NA'；s

我有一个看起来像这样的数据帧：

df <- data.frame(matrix(c(1,351,NA,1,0,2,585,0,1,1,3,321,NA,0,1,4,964,NA,NA,NA,5,556,0,1,NA), ncol = 5, byrow = TRUE))
colnames(df) <- c('id','value','v1','v2','v3')

R> df
  id value v1 v2 v3
1  1   351  0  1  0
2  2   585  0  1  1
3  3   321  0  0  1
4  4   964 NA NA NA
5  5   556  0  1  0

结果是这样的：

df <- data.frame(matrix(c(1,351,NA,1,0,2,585,0,1,1,3,321,NA,0,1,4,964,NA,NA,NA,5,556,0,1,NA), ncol = 5, byrow = TRUE))
colnames(df) <- c('id','value','v1','v2','v3')

R> df
  id value v1 v2 v3
1  1   351  0  1  0
2  2   585  0  1  1
3  3   321  0  0  1
4  4   964 NA NA NA
5  5   556  0  1  0

---

请注意，

df[4，]

对于

c（'v1'，'v2'，'v3'）仍然有NA。

使用

dplyr

，您可以尝试：

cols <- c("v1", "v2", "v3")

df %>%
 mutate(row_na = rowSums(is.na(select(., one_of(cols)))) == length(cols)) %>%
 mutate_at(vars(one_of(cols)), ~ ifelse(!row_na, replace(., is.na(.), 0), .)) %>%
 select(-row_na)

  id value v1 v2 v3
1  1   351  0  1  0
2  2   585  0  1  1
3  3   321  0  0  1
4  4   964 NA NA NA
5  5   556  0  1  0

cols%
mutate（row_na=rowSums（is.na（select（，一个cols）））==length（cols））%>%
在（vars（cols）中的一个）处突变，~ifelse（！row_na，replace（，is.na（，0），）%>%
选择（-row\u na）
id值v1 v2 v3
1  1   351  0  1  0
2  2   585  0  1  1
3  3   321  0  0  1
44964NA NA NA
5  5   556  0  1  0

在base R中，有一种方法

#columns to check for NA
cols <- c("v1", "v2", "v3")
#rows which needs to be replaced
rows <- which(rowSums(is.na(df[cols])) != length(cols))
#Replace values which are NA to 0
df[rows, cols] <- replace(df[rows, cols], is.na(df[rows, cols]), 0)
df
#  id value v1 v2 v3
#1  1   351  0  1  0
#2  2   585  0  1  1
#3  3   321  0  0  1
#4  4   964 NA NA NA
#5  5   556  0  1  0

#要检查NA的列
cols这是一个具有良好旧循环的解决方案：

for (r in 1:nrow(df))
{
  # check that not the all row is na but that there are some na
  if(!all(is.na(df[r,3:5])) && sum(is.na(df[r,3:5]>0)))
  {
    df[r,which(is.na(df[r,3:5]))+2]=0
  }  
}

一个简单的
dplyr
解决方案：

library(tidyverse)

df %>% 
  mutate_at(vars(v1:v3), ~ifelse(is.na(v1) & is.na(v2) & is.na(v3), NA, replace_na(., 0)))

尽可能简单：

df[ !(is.na(df$v1) & is.na(df$v2) & is.na(df$v3)) & is.na(df) ] <- 0

df[！（is.na（df$v1）&is.na（df$v2）&is.na（df$v3））&is.na（df）]它是如何用零替换NAs的？糟糕，打字错误。编辑！