使用mutate_if和replace_na替换数字列上的NA

Question

我想更换使用的一些变化在数字列的NA mutate_if和replace_na如果可能的话,但不能找出语法.

df <-tibble(
    first = c("a", NA, "b"),
    second = c(NA, 2, NA),
    third = c(10, NA, NA)
  )

#> # A tibble: 3 x 3
#>   first second third
#>   <chr>  <dbl> <dbl>
#> 1 a      NA     10.0
#> 2 <NA>    2.00  NA  
#> 3 b      NA     NA

最终结果应该是:

#> # A tibble: 3 x 3
#>   first second third
#>   <chr>  <dbl> <dbl>
#> 1 a       0     10.0
#> 2 <NA>    2.00   0  
#> 3 b       0      0

我的尝试看起来像:

df %>% mutate_if(is.numeric , replace_na(., 0) )
#>Error: is_list(replace) is not TRUE

Answer 1

df %>% mutate_if(is.numeric , replace_na, replace = 0)

# A tibble: 3 x 3
#  first second third
#  <chr>  <dbl> <dbl>
#1 a       0     10.0
#2 NA      2.00   0  
#3 b       0      0  

Answer 2

另一个答案中提到的解决方案基于mutate_if中的暂停函数dplyr。建议的替代方案是使用该across()函数。这是使用该解决方案的解决方案：

\n

df %>% \n  mutate(\n    across(where(is.numeric), ~replace_na(.x, 0))\n  )\n\n# A tibble: 3 \xc3\x97 3\n  first second third\n  <chr>  <dbl> <dbl>\n1 a          0    10\n2 NA         2     0\n3 b          0     0\n

\n