将所有零替换为 NA：

df[df == 0] <- NA

解释

1. 这不是NULL您应该想要替换零的东西。正如它所说?'NULL'，

NULL 表示 R 中的空对象

这是独一无二的，我想，可以被视为最无信息和空洞的对象。1那么就不足为奇了

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

也就是说，R 不为这个空对象保留任何空间。2同时，看着?'NA'我们看到

NA 是长度为 1 的逻辑常数，其中包含缺失值指示符。NA 可以强制转换为除 raw 之外的任何其他向量类型。

重要的NA是，长度为 1，以便 R 为其保留一些空间。例如，

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

此外，数据框结构要求所有列具有相同数量的元素，这样就不会出现“漏洞”（即NULL值）。

现在，您可以在数据框中用零替换零，NULL即完全删除包含至少一个零的所有行。var例如，当使用
、cov或cor时，这实际上等同于首先将零替换为NA并将其值设置use为"complete.obs"。然而，这通常不能令人满意，因为它会导致额外的信息丢失。

2.df == 0在解决方案中，我使用矢量化，而不是运行某种循环。df == 0返回（尝试）一个与
相同大小的矩阵，其中包含和df的条目。此外，我们还可以将此矩阵传递给子集（参见参考资料）。最后，虽然结果非常直观，但给出预期效果可能看起来很奇怪。赋值运算符确实并不总是那么聪明，并且不能以这种方式与其他一些对象一起工作，但它可以与数据帧一起工作；见。TRUE``FALSE``[...]``?'['``df[df == 0]``df[df == 0] <- NA``<-``?'<-'

1集合论中的空集感觉有某种关联。
2与集合论的另一个相似之处：空集是每个集合的子集，但我们不为它保留任何空间。