替换 R 中缺失值的均值或模式

Question

我有一个由混合数据类型(数字、
字符、因子、序数因子)缺失值，而我是
尝试创建一个 for 循环来替换缺失值
使用相应列的平均值(如果是数字)或模式(如果是字符/因子)。

这是我到目前为止所拥有的:

#fake array:
age<- c(5,8,10,12,NA)
a <- factor(c("aa", "bb", NA, "cc", "cc"))
b <- c("banana", "apple", "pear", "grape", NA)
df_test <- data.frame(age=age, a=a, b=b)
df_test$b <- as.character(df_test$b)

for (var in 1:ncol(df_test)) {
    if (class(df_test[,var])=="numeric") {
        df_test[is.na(df_test[,var]) <- mean(df_test[,var], na.rm = TRUE)
} else if (class(df_test[,var]=="character") {
        Mode(df_test$var[is.na(df_test$var)], na.rm = TRUE)
} 
}

其中“模式”是函数:

Mode <- function (x, na.rm) {
    xtab <- table(x)
    xmode <- names(which(xtab == max(xtab)))
    if (length(xmode) > 1)
        xmode <- ">1 mode"
    return(xmode)
}

似乎只是忽略了这些陈述，而没有给出
任何错误...
我还尝试使用索引来处理第一部分:

## create an index of missing values
index <- which(is.na(df_test)[,1], arr.ind = TRUE)
## calculate the row means and "duplicate" them to assign to appropriate cells
df_test[index] <- colMeans(df_test, na.rm = TRUE) [index["column",]]

但我收到此错误:“colMeans(df_test, na.rm = TRUE) 中的错误:'x' 必须是数字”

有谁知道如何解决这个问题？

非常感谢大家的大力帮助!
-F

Answer 1

如果您只是删除明显的错误，那么它会按预期工作:

Mode <- function (x, na.rm) {
    xtab <- table(x)
    xmode <- names(which(xtab == max(xtab)))
    if (length(xmode) > 1) xmode <- ">1 mode"
    return(xmode)
}

# fake array:
age <- c(5, 8, 10, 12, NA)
a <- factor(c("aa", "bb", NA, "cc", "cc"))
b <- c("banana", "apple", "pear", "grape", NA)
df_test <- data.frame(age=age, a=a, b=b)
df_test$b <- as.character(df_test$b)

print(df_test)

#   age    a      b
# 1   5   aa banana
# 2   8   bb  apple
# 3  10 <NA>   pear
# 4  12   cc  grape
# 5  NA   cc   <NA>

for (var in 1:ncol(df_test)) {
    if (class(df_test[,var])=="numeric") {
        df_test[is.na(df_test[,var]),var] <- mean(df_test[,var], na.rm = TRUE)
    } else if (class(df_test[,var]) %in% c("character", "factor")) {
        df_test[is.na(df_test[,var]),var] <- Mode(df_test[,var], na.rm = TRUE)
    }
}

print(df_test)

#     age  a       b
# 1  5.00 aa  banana
# 2  8.00 bb   apple
# 3 10.00 cc    pear
# 4 12.00 cc   grape
# 5  8.75 cc >1 mode

我建议您使用具有语法突出显示和括号匹配功能的编辑器，这样可以更容易地找到这些类型的语法错误。