r - 合并后，将生成的 NA 值替换为 0，保留预先存在的 NA

Question

合并两个数据帧时，如何将合并产生的 NA 值设置为 0，同时将预先存在的 NA 值保留为 NA ？

library(data.table)

df1 <- fread("
TYPE
A
B
C
")

df2 <- fread("
   TYPE Num Dollar
      A  NA 215.77
      B  11 NA
")

merge(df1, df2, all.x = T)

实际输出:

   TYPE Num Dollar
1:    A  NA 215.77
2:    B  11     NA
3:    C  NA     NA

期望的输出:

   TYPE Num Dollar
1:    A  NA 215.77
2:    B  11     NA
3:    C   0      0

编辑:这是一个更好的示例，展示了为什么在更一般的情况下不能依赖索引

df1 <- fread("
TYPE
A
B
C
", data.table = F)

df2 <- fread("
   TYPE Num Dollar
      A  NA 215.77
      C  11 NA
", data.table = F)

merge(df1, df2, all.x = T)
#   TYPE Num Dollar
# 1    A  NA 215.77
# 2    B  NA     NA
# 3    C  11     NA
inx <- which(is.na(df2), arr.ind = TRUE)
df3 <- merge(df1, df2, all.x = T)
df3[is.na(df3)] <- 0
df3[inx] <- NA
df3
#   TYPE Num Dollar
# 1    A  NA 215.77
# 2    B   0     NA
# 3    C  11   0.00

编辑:Rui Barradas 和 akrun 的答案都有效。由于缺乏任何其他区分因素，我接受了 Rui 的答案，因为它适用于 data.frame 以及 data.table

Answer 1

也许有更简单的方法，但以下方法可以做到。

注意:
为了应对引用中OP评论中所述的可能性，对原始代码进行了彻底修改。

This is good, but only works if the indexes match. Consider the case when instead of C missing, B is missing from df2. Then the rows in df3 coming from df2 have indexes 1 and 3, while in df2 they have indexes 1 and 2

新代码解决了这两种情况，因此我将其放在一个函数中。

library(data.table)

fun <- function(DF1, DF2){
  res <- merge(DF1, DF2, all.x = T, by = 'TYPE')
  inx <- which(!(DF1$TYPE %in% DF2$TYPE))
  res[inx, which(is.na(res[inx, ]))] <- 0
  res
}

fun(df1, df2)
#   TYPE Num Dollar
#1:    A  NA 215.77
#2:    B  11     NA
#3:    C   0   0.00

fun(df1, df3)
#   TYPE Num Dollar
#1:    A  NA 215.77
#2:    B   0   0.00
#3:    C  11     NA

测试数据。

df1和df2是问题中的data.frames，df3是OP评论中的df。

df1 <- fread("
TYPE
A
B
C
")

df2 <- fread("
   TYPE Num Dollar
             A  NA 215.77
             B  11 NA
             ")

df3 <- fread("
   TYPE Num Dollar
      A  NA 215.77
      C  11 NA
")