如何将特定列中的所有 NA 重命名为 0，然后在整个数据帧中删除这些行（0）？

Question

我有一个包含 298 个变量的 50,000 个 obs 的数据框，其中有一列计算调查中人员的年龄。我想排除所有回答 0（15 岁以下）和 NA 的人，因为我将查看数据集中与工资相关的列。如果我想将所有 NA 变为 0，然后从该列中删除所有 0（并从数据帧的其余部分中删除这些行），我该怎么做？

我尝试创建一个复制的数据帧（df_2），并将所有 NA 重命名为 0，然后使用以下命令删除它们：

df_2$q1 <- ifelse(is.na(df_1$q1), 0, df_1$q1)
df_2[df_2$q1 != 0, ]

但这不起作用

例如，这是我的开始数据框：

	col1	col2	col3	col4
r1	不适用	1	0	1
r2	0	1	1	1
r3	1	1	0	1
r4	1	0	1	1
r5	不适用	1	0	1

我想得到这个结果数据框：

	col1	col2	col3	col4
r1	1	1	0	1
r2	1	0	1	1

Answer 1

您可以使用

NA

或

0

中的

col1

删除所有行：

df_2 = df_1[!df_1$col1 %in% c(NA, 0), ]

或者如果您愿意的话

dplyr

library(dplyr)
df_2 = df_1 |> filter(!col1 %in% c(NA, 0))

如果您更愿意采用两步方法将

NA

转换为

0

，然后删除 0，这里有基本选项和

dplyr

选项：

## base
df_2 = df_1
df_2[is.na(df_2$col1), "col1"] = 0
df_2 = df_2[df_2$col1 != 0, ]

## dplyr
df_2 = df_1 |>
  mutate(col1 = coalesce(col1, 0)) |>  ## coalesce replaces NA values
  filter(col1 != 0)