我是新来这个社区的。
我正在尝试用R编写代码，但代码有点问题。

#Create dataframe with 5 rows and 3 columns
my_dataframe=data.frame(Student_Id = c( '1012501', '1012502', '1012503', '1012504', '1012505', '1012506'),  
                        Student_Nm = c( 'John Doe', 'John Smith', 'John Simon', 'Jane Powel', 'Jane Smith', 'Jane Simon'),  
                        School_Cd = c( '808971', '808972', '808973', '808974', '808975', '808976'),     
                        Grade = c(1,1,2,2,3,4),     
                        Age = c(6,6,7,7,8,9),   
                        Join_Month_Count = c(36,18,2,9,3,22),   
                        New_Student_FL = c(0,0,1,0,1,0),    
                        Subject = c( 'Math', 'Science', 'Geography', 'Social_Study', 'Music', 'Math'),  
                        Mar_22 = c(NA,NA,NA,NA,NA,NA),  
                        Apt_22 = c(NA,9,NA,NA,NA,2),    
                        May_22 = c(12,NA,NA,NA,NA,9),   
                        Jun_22 = c(NA,8,NA,NA,NA,8),    
                        Jul_22 = c(1,NA,NA,8,NA,NA),    
                        Aug_22 = c(NA,NA,NA,NA,NA,7),   
                        Sep_22 = c(9,8,NA,NA,NA,NA),    
                        Oct_22 = c(NA,NA,NA,8,NA,NA),   
                        Nov_22 = c(26,NA,NA,NA,NA,4),   
                        Dec_22 = c(NA,7,NA,NA,NA,NA),   
                        Jan_23 = c(4,6,NA,8,NA,1),  
                        Feb_23 = c(8,NA,4,NA,12,1),     
                        Mar_23 = c(9,NA,NA,8,NA,5))

#Display dataframe
print(my_dataframe)

示例表如下：

1.我正在尝试用0填充数据框的列（9到21）中现有的NA或Null值。从第9列到第21列（样本数据中的Mar_22到Mar_23）。
1.该公式需要检查“Join_Month_Count”的值是什么，以及
1.从22（总列计数+1）中减去“Join_Month_Count”值以获得目标列索引。如果索引小于9，则起始列索引将为9，否则从计算的索引列开始到最后一列，并且
1.将任何NA/NULL值填写为0
例如：在示例数据集中，第1行：第9栏至第21栏，NA将填写0第2行：第9栏至第21栏，NA将填写0第3行：第20列到第21列，NA将填充0，每隔一列将保持为第4行：第13列到第21列，NA将填充0，每隔一列将保持为第5行：第19列到第21列，NA将填充0，每隔一列将保持为第6行：第9列至第21列，NA将填充0
目前，我正在使用一个for循环，如下所示，但它不工作。代码用0填充所有Na。有没有更简单、更快的方法？
R代码如下。

for(i in 1:nrow(my_dataframe)){
  ref_val = 22 - my_dataframe[i,6]    ## 6 is the index of the "Join_Month_Count" column
  
  if(ref_val < 9){          ## 9 is the column index of the month start
    ref_val = 9
  }

my_dataframe[ , ref_val:21][is.na(my_dataframe[ , ref_val:21])] <- 0
}

and this 

# Replace NA on multiple columns by Index
library("tidyr")
library("dplyr")
my_dataframe <- my_dataframe %>% 
  mutate(across(c(Sep_22:Mar_23),~ ifelse(is.na(.), 0, .)))

The Following Seems to work, but really Slow

for(i in 1:nrow(my_dataframe)){
  ref_val = 22 - my_dataframe[i,6]    ## 6 is the index of the "Join_Month_Count" column
  
  if(ref_val < 9){          ## 9 is the column index of the month start
    ref_val = 9
  }
  print(ref_val)
  my_dataframe[i, ref_val:21][is.na(my_dataframe[i, ref_val:21])] <- 0
}

#Display dataframe
print(my_dataframe)

谢谢JC