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使用ifelse（）通过引用不同长度的另一个数据帧来替换一个数据帧中的NA

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我已经回顾了以下两篇文章并认为他们可能会回答我的问题，尽管我很难看到如何：

1）Conditional replacement of values in a data.frame 2）Creating a function to replace NAs from one data.frame with values from another

话虽如此，我试图通过引用另一个不同（较短）长度的数据帧并从列“B”中提取替换值来替换一个数据帧中的NA，其中每个数据帧中列“A”的值匹配 .

为了简单起见，我在下面修改了数据，尽管实际数据中的概念是相同的 . 仅供参考，在实际的第二个数据框中，“A”列中也没有重复 .

这是第一个数据框（df1）：

> df1
    B          C  A
1  NA 2012-10-01  0
2  NA 2012-10-01  5
3   4 2012-10-01 10
4  NA 2012-10-01 15
5  NA 2012-10-01 20
6  20 2012-10-01 25
7  NA 2012-10-01  0
8  NA 2012-10-01  5
9   5 2012-10-01 10
10  5 2012-10-01 15

> str(df1)
'data.frame':   10 obs. of  3 variables:
 $ B: num  NA NA 4 NA NA 20 NA NA 5 5
 $ C: Factor w/ 1 level "2012-10-01": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 $ A: num  0 5 10 15 20 25 0 5 10 15

和第二个数据帧（df2） .

> df2
   A         B
1  0 1.7169811
2  5 0.3396226
3 10 0.1320755
4 15 0.1509434
5 20 0.0754717
6 25 2.0943396

> str(df2)
'data.frame':   6 obs. of  2 variables:
 $ A: int  0 5 10 15 20 25
 $ B: num  1.717 0.3396 0.1321 0.1509 0.0755 ...

我想我与以下代码非常接近：

> ifelse(is.na(df1$B) == TRUE, df2$B[df2$A == df1$A], df1$B)
 [1]  1.7169811  0.3396226  4.0000000  0.1509434  0.0754717 20.0000000         NA         NA
 [9]  5.0000000  5.0000000
Warning message:
In df2$A == df1$A :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

显然，我希望第7和第8个输出元素是1.7169811和0.3396226，而不是NA . . .

在此先感谢您的帮助，再次感谢您的耐心等待！

r if-statement dataframe na

3 回答

  • 0

    尝试使用以下代码来获取原始语句，并在 ifelse 函数的 TRUE 参数中进行小调整：

    > df1$B <- ifelse(is.na(df1$B) == TRUE, df2$B[df2$A %in% df1$A], df1$B)   
#                         Switched '==' to '%in%' ---^
> df1
            B          C  A
1   1.7169811 2012-10-01  0
2   0.3396226 2012-10-01  5
3   4.0000000 2012-10-01 10
4   0.1509434 2012-10-01 15
5   0.0754717 2012-10-01 20
6  20.0000000 2012-10-01 25
7   1.7169811 2012-10-01  0
8   0.3396226 2012-10-01  5
9   5.0000000 2012-10-01 10
10  5.0000000 2012-10-01 15
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  • 5

    您也可以使用：

    df1$B[is.na(df1$B)] <- df2$B[match(df1$A[is.na(df1$B)],df2$A)]
df1

#             B          C  A
# 1   1.7169811 2012-10-01  0
# 2   0.3396226 2012-10-01  5
# 3   4.0000000 2012-10-01 10
# 4   0.1509434 2012-10-01 15
# 5   0.0754717 2012-10-01 20
# 6  20.0000000 2012-10-01 25
# 7   1.7169811 2012-10-01  0
# 8   0.3396226 2012-10-01  5
# 9   5.0000000 2012-10-01 10
# 10  5.0000000 2012-10-01 15
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  • 5
    df1[is.na(df1$B), c('A','C','B')] <- merge(df1[is.na(df1$B), -1], df2, by = 'A')
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