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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。
最佳答案
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
关于将多个 NA 值替换为来自不同列组的正确值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73152144/
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