小编Mar*_*ová的帖子

我有一个名为"mat"的49952 obs的大数据框.7597变量,我试图用零替换NA.以下是我的data.frame的示例:

    A   B   C   E   F   D   Q   Z   . . .
1   1   1   0   NA  NA  0   NA  NA
2   0   0   1   NA  NA  0   NA  NA
3   0   0   0   NA  NA  1   NA  NA
4   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
5   0   1   0   1   NA  0   NA  NA 
6   1   1   1   0   NA  0   NA  NA
7   0   0   1   0   NA  1   NA  NA 
.
.
.

我需要真正的快速工具来替换它们.结果应如下所示: …

我有25个稀疏矩阵的大清单（它们确实很大-其中一个中有100M或更多元素），我需要将它们合并成一个大的稀疏矩阵。

例如：一个矩阵A可能看起来像这样（它是我的100M个元素的真实矩阵的子矩阵）：

> A
5 x 4 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
              SKU
CustomerID         404     457     547     558     
  100002_24655       1       .       .       .       
  100003_46919       .       1       1       .       
  100007_46702       .       .       .       .       
  100012_47709       .       .       .       .       
  100013_46132       1       1       1       1 

> dput(A)
new("dgCMatrix"
    , i = c(0L, 4L, 1L, 4L, 1L, 4L, 4L)
    , p = c(0L, 2L, 4L, 6L, 7L)
    , Dim = c(5L, 4L)
    , Dimnames = structure(list(CustomerID = c("100002_24655", "100003_46919", 
"100007_46702", "100012_47709", "100013_46132"), SKU …

我正在尝试用矩阵替换NA - mat- 用零.我正在使用mat[is.na(mat)] <- 0.当我有8945个变量或更小变量的94531观测矩阵时效果很好但我在112039个22752个变量的观测矩阵上尝试它,R表示错误:

if(!nreplace)返回错误(x):缺少值需要TRUE/FALSE
另外:警告消息:
总和(i,na.rm = TRUE):整数溢出 - 使用sum(as.numeric(.))

我不知道我做错了什么,我不明白错误.

这是我的数据结构的一个例子.

small data.matrix :(由真实数据源制作)

> str(mat)
Classes 'data.table' and 'data.frame':  94531 obs. of  18946 variables:
 $ 6316506: num  1 0 NA NA NA NA NA NA NA NA ...
 $ 6794602: num  0 1 NA NA NA NA NA 0 0 0 ...
 $ 1008667: num  NA NA 0 1 0 NA NA 0 0 0 ...
 $ 6312454: num  NA NA 1 …