替换 dplyr 链所有列中的 NA

Question

问题replace NA in a dplyr chain结果转化为解决方案

dt %.% group_by(a) %.% mutate(b = ifelse(is.na(b), mean(b, na.rm = T), b))

与 dplyr。我想用 dplyr 链来估算所有列。没有单独的列进行分组，而是我希望所有数字列的所有 NA 都替换为列平均值等平均值。

用 tidyverse/dp 替换所有具有列均值的 NA 最优雅的方法是什么？

Answer 1

我们可以使用mutate_all与 ifelse

dt %>%
   group_by(a) %>% 
   mutate_all(funs(ifelse(is.na(.), mean(., na.rm = TRUE), .)))

<小时/>

如果我们想要一个紧凑的选项，那么使用na.aggregate来自zoo由default替换NA值为 mean

dt %>% 
   group_by(a) %>% 
   mutate_all(zoo::na.aggregate)

<小时/>

如果我们没有分组变量，则删除 group_by并使用mutate_if (只是要小心一些非数字列)

dt %>%
   mutate_if(is.numeric, zoo::na.aggregate)

如果所有列都是数字，甚至

zoo::na.aggregate(dt)

数据

set.seed(42)
dt <- data.frame(a = rep(letters[1:3], each = 3),
                 b= sample(c(NA, 1:5), 9, replace = TRUE), 
                 c = sample(c(NA, 1:3), 9, replace = TRUE))