将所有 0 值替换为 NA

我有一个包含一些数字列的数据框。某些行具有 0 值，在统计分析中应将其视为空。在R中将所有0值替换为NULL的最快方法是什么？

将所有零替换为 NA：

df[df == 0] <- NA

解释

1.它不是NULL你应该用什么来替换零。正如它所说?'NULL',

NULL代表R中的空对象

which is unique and, I guess, can be seen as the most uninformative and empty object.¹ Then it becomes not so surprising that

data.frame(x = c(1, NULL, 2))
#   x
# 1 1
# 2 2

That is, R does not reserve any space for this null object.² Meanwhile, looking at ?'NA' we see that

NA 是长度为 1 的逻辑常量，其中包含缺失值 指标。 NA 可以强制为除原始向量之外的任何其他向量类型。

重要的，NA长度为1，因此R为其保留了一些空间。例如。，

data.frame(x = c(1, NA, 2))
#    x
# 1  1
# 2 NA
# 3  2

此外，数据帧结构要求所有列具有相同数量的元素，以便不存在“漏洞”（即，NULL值）。

现在您可以将零替换为NULL在数据帧中，完全删除包含至少一个零的所有行。使用时，例如var, cov, or cor，这实际上相当于首先用NA并设置值use as "complete.obs"。然而，通常这并不令人满意，因为它会导致额外的信息丢失。

2.在我使用的解决方案中，不是运行某种循环df == 0矢量化。df == 0返回（尝试一下）与以下大小相同的矩阵df，与条目TRUE and FALSE。此外，我们还可以将该矩阵传递给子集[...] (see ?'['）。最后，虽然结果df[df == 0]是完全直观的，这可能看起来很奇怪df[df == 0] <- NA给出了所需的效果。赋值运算符<-确实并不总是那么聪明，并且不能以这种方式处理其他一些对象，但它可以处理数据框；看?'<-'.

_{¹ The empty set in the set theory feels somehow related.
² Another similarity with the set theory: the empty set is a subset of every set, but we do not reserve any space for it.}