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我有以下虚拟数据框:
col1 = c("aa", NA, NA, NA, NA, NA, NA
, "cc", "cc", "cc", "cc", "cc", "cc", "cc", "cc", "cc"
, "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa")
col2 = c("aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa", "aa"
, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA
, "bb", "bb", "bb", "bb", "bb", "bb", "bb", "bb", "bb")
col3 = c("aa", "bb", "bb"
, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA
, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA)
col4 = c(NA, NA, NA, 4:27)
col5 = c(28:51, NA, NA, NA)
# Construct the data frame with NAs in categorical and numeric columns
df = data.frame("col1" = col1, "col2" = col2, "col3" = col3
, "col4" = col4, "col5" = col5, stringsAsFactors = FALSE)
我想了解如何使用简单的规则编写一个函数来仅估算分类值,即col1、col2、col3
:
NA
列值aa
优先于 bb
(在 col2
的情况下)任何人都可以协助编写一个函数,该函数将 df
作为输入并仅返回分类值的估算数据帧。 col4, col5
应该保持不变(它们有 NA 但是是数字所以应该被忽略)。
澄清对于这个例子:
col1
NAs 应该被推算为 "aa"
col2
NAs 应该被推算为 "aa"
(按字母顺序排序)col3
NAs 应该被推算为 "bb"
谢谢
最佳答案
我们可以为非数字列创建索引
i1 <- !sapply(df, is.numeric)
为模式创建一个函数
Mode <- function(x) {
ux <- sort(unique(x))
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
并替换
character
列中出现次数最多的 NA
df[i1] <- lapply(df[i1], function(x)
replace(x, is.na(x), Mode(x[!is.na(x)])))
关于r - 在数据框中的所有列中估算最频繁的分类值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36377813/
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