重新編碼的NA在多個數據幀列

我有在數據幀中的多個整數列，全部用的NA，我需要重新編碼爲0。重新編碼的NA在多個數據幀列

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)

生產這樣的輸出...（僅前幾個所示的55）的列

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我可以去重新編碼來港爲0手動像df$col[is.na(df$col)] <- 0爲每列，但考慮到有這麼多列，這將需要一段時間才能鍵入全力以赴。

如何在一行或三行中將所有這些NA重新編碼爲0？

（我知道我可以融化整數列，然後重新編寫一個熔化的列，但我寧願做在基礎R）

來源

2012-09-07 Tommy O' Dell

你是非常接近：

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

來源

2012-09-07 04:26:47 A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

Woah ....不敢相信這是那麼容易。那麼我怎麼能指定一個重新編碼的列的範圍，而不是所有的？ –

沒關係，我明白了。 'df [6:10] [is.na（df [6:10]）] < - 0'。我甚至沒想過要連續添加兩個方括號。 –

@ TommyO'Dell，沒問題。就像我說的，你非常接近！ – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

使用plyr的colwise元功能使這容易：

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

來源

2012-09-07 04:59:41

雖然@ mrdwab的方法肯定比較短。 –

重新編碼的NA在多個數據幀列

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