Удалите ведущие нули каждого столбца таблицы data.table

Я не знаю, подразумеваете ли вы под «ведущими нулями» «первый ноль каждого столбца». В этом случае вы можете сделать что-то вроде этого:

DT[, lapply(.SD, function(x) ifelse(x == 0 & !duplicated(x), NA, x))]

#     n  m
# 1: NA  1
# 2:  1 NA
# 3:  0  2

Если вы имели в виду «любой ноль в первой строке», то:

DT[, lapply(.SD, function(x) ifelse(cumsum(x) == 0, NA, x))]

#     n m
# 1: NA 1
# 2:  1 0
# 3:  0 2

Данные:

DT <- data.table(n = c(0, 1, 0), m = c(1, 0, 2))

DT

#    n m
# 1: 0 1
# 2: 1 0
# 3: 0 2

Похоже, вы пытаетесь заменить все начальные строки с нулевым значением на NA для каждого столбца.

В этом случае, вероятно, лучше всего использовать set:

for (jj in names(DT)) {
  set(DT, 1:(which.min(DT[[jj]] == 0) - 1L), jj, NA)
}

NB: Возможно, вам придется быть более осторожными с NA, поскольку вам нужно будет предоставить правильныйNA в соответствии с типом столбца.

types = sapply(DT, typeof)
for (jj in names(DT)) {
  set(DT, 1:(which.min(DT[[jj]] == 0) - 1L), jj,
      switch(types[jj],
             'logical'   = NA,
             'integer'   = NA_integer_,
             'numeric'   = NA_real_,
             'character' = NA_character_,
             'complex'   = NA_complex_,
             stop("No known NA value for type", types[jj]))
       )
}

Если вы хотите заменить каждый первый ноль для каждого столбца на NA:

DT <- data.table(A = c(0, 1, 0, 2), B = c(1, 0, 2, 0), C = c(1, 1, 2, 0))
DT

# Output
  A B C
1 0 1 1
2 1 0 1
3 0 2 2
4 2 0 0

# DT to DF
df <- as.data.frame(DT)

# Replacing each first zero for each column with NA
for (col in 1:ncol(df)){
  df[min(which(df[, col] == 0)), col] <- NA
}
df

# Output
   A  B  C
1 NA  1  1
2  1 NA  1
3  0  2  2
4  2  0 NA

Вот альтернативная версия, которая также будет работать с базовым R (то есть, если бы DT был data.frame:

DT[!sapply(DT, duplicated) & DT == 0] <- NA
> DT
    n  m
1: NA  1
2:  1 NA
3:  0  2

Данные:

DT <- data.table(n = c(0, 1, 0), m = c(1, 0, 2))