《R数据科学实战：工具详解与案例分析 》 —2.3.4　replace_na / drop_na/—默认值处理工具

2.3.4　replace_na / drop_na/—默认值处理工具

一旦明确了默认值的替代方式，replace_na和drop_na两个函数就可以通过对指定列的查询来将NA替换成需要的数值，例如，去掉所有存在默认值的观察值。表2-16中列出了函数的功能简介及使用时应注意的事项。读者可以参照帮助文档中的例子结合表2-16中的提示来自行练习这两个函数的功能。

表2-16　函数replace_na和drop_na对比

下面的代码列出了如何使用两个函数：

> df %>%

gather(key, value, -序号) %>%

separate(key, c("性别","key")) %>%

replace_na(list(value = "missing"))

> df %>%

gather(key, value, -序号) %>%

separate(key, c("性别","key")) %>%

drop_na()

这里必须提醒一下读者关于默认值替换的情况，将所有默认值全部替换成0是很危险的行为，不推荐使用这种做法，因为0代表该数据是存在的，只是数值为0，而默认值则可能代表数据不存在和存在两种情况，只是因为某些原因而导致数据采集失败。因此对默认值的处理一定要视具体情况而定。

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