Reemplace los valores NA con ceros en R DataFrame

En este artículo, discutiremos cómo reemplazar los valores NA con ceros en DataFrame en el lenguaje de programación R. El valor NA en un marco de datos se puede reemplazar por 0 usando las siguientes funciones.

Método 1: usando la función is.na()

is.na() es una función incorporada en R, que se usa para evaluar un valor en una celda en el marco de datos. Devuelve un valor verdadero en caso de que el valor sea NA o falte; de ​​lo contrario, devuelve un valor falso booleano. En este enfoque, recorremos todas las celdas del marco de datos y, en caso de que el valor sea NA, lo reemplazamos por 0. Los cambios se realizan en el marco de datos original.

Sintaxis: Marco de datos[es.na(Marco de datos)] = 0

Argumentos : el marco de datos es el marco de datos en el que deseamos realizar el reemplazo de valores. 

Ejemplo:

# declaring a data frame in R
data_frame = data.frame(C1 = c(1, 2, NA, 0),
                        C2 = c( NA, NA, 3, 8), 
                        C3 = c(9, 7, -1, NA))
  
# printing the data frame
print("Original Data Frame")
print (data_frame)
  
# replacing NA values in data frame
data_frame[is.na(data_frame)] = 0
  
# printing modified data frame
print("Modified data frame")
print (data_frame)

Producción

[1] "Original Data Frame"
 C1 C2 C3
1  1 NA  9
2  2 NA  7
3 NA  3 -1
4  0  8 NA
[1] "Modified data frame"
 C1 C2 C3
1  1  0  9
2  2  0  7
3  0  3 -1
4  0  8  0

Método 2: Usando el método replace()

Una alternativa a la reasignación de las celdas del marco de datos que tienen NA es usar el método R incorporado para reemplazar estos valores. El método is.na() se usa para evaluar si el elemento de datos tiene un valor faltante o NA y luego se usa el método replace para reemplazar este valor con un 0. Estos cambios no se realizan en el marco de datos original, pero deben ser explícitamente almacenado allí. El tiempo incurrido para llevar a cabo esta operación es polinomial en términos del tamaño del marco de datos. 

modified_data_frame <- replace(data_frame,is.na(data_frame),0)

Ejemplo:

# declaring a data frame in R
data_frame = data.frame(C1 = c(1, 2, NA, 0),
                        C2 = c( NA, NA, 3, 8), 
                        C3 = c("A", "V", "j", "y"))
  
# printing the data frame
print("Original Data Frame")
print (data_frame)
  
# using replace method change the na value to 0
modified_data_frame <- replace(data_frame,is.na(data_frame),0)
  
print("Modified Data Frame")
print (modified_data_frame)

Producción

[1] "Original Data Frame"
 C1 C2 C3
1  1 NA  A
2  2 NA  V
3 NA  3  j
4  0  8  y
[1] "Modified Data Frame"
 C1 C2 C3
1  1  0  A
2  2  0  V
3  0  3  j
4  0  8  y