将多个 NA 值替换为来自不同列组的正确值

Question

我有一个数据框，其中某些行缺少数据。正确的数据可以在另一组列中找到。我想用正确的数据替换 NA。

我的数据如下所示:

df <- data.frame(M_1=c(1,NA,3,NA,6),
           M_2=c(5,NA,3,NA,1),
           M_3=c(6,NA,2,NA,4),
           M_C_1=c(NA,2,NA,6,NA),
           M_C_2=c(NA,1,NA,4,NA),
           M_C_3=c(NA,7,NA,3,NA))
df
#   M_1 M_2 M_3 M_C_1 M_C_2 M_C_3
#1   1   5   6    NA    NA    NA
#2  NA  NA  NA     2     1     7
#3   3   3   2    NA    NA    NA
#4  NA  NA  NA     6     4     3
#5   6   1   4    NA    NA    NA

对于所有记录，我要么拥有变量 M_1、M_2 和 M_3 的完整记录集或者我有一套完整的变量 M_C_1、M_C_2 和 M_C_3。

对于第一组变量 (M_1:M_3) 中具有 NA 的每一行，我想替换为第二组值 (M_C_1:M_C_2) 中的值。我不需要保留第二组值。所以我想要的数据框看起来像:

df
#   M_1 M_2 M_3
#1   1   5   6    
#2   2   1   7
#3   3   3   2
#4   6   4   3     
#5   6   1   4

我的真实数据集包含此表示法中的许多列，因此我需要一个通用的解决方案(即，我不想单独引用每一列)。

如果可能的话，我想使用 dplyr 来完成此操作。

Answer 1

您可以使用map2 + coalesce:

library(dplyr)
library(purrr)

map2_dfc(select(df, 1:3), select(df, 4:6), coalesce)

# # A tibble: 5 × 3
#     M_1   M_2   M_3
#   <dbl> <dbl> <dbl>
# 1     1     5     6
# 2     2     1     7
# 3     3     3     2
# 4     6     4     3
# 5     6     1     4