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我有一个包含一些缺失值的数据集，可以通过与另一个数据集合并来完成。我的例子:
这是我正在使用的更新数据集。
DF1
Name Paper Book Mug soap computer tablet coffee coupons
1 2 3 4 5 6 7 8 9
2 21 22 23 23 23 7 23 9
3 56 57 58 59 60 7 62 9
4 80.33333 81.33333 82.33333 83 83.66667 7 85 9
5 107.3333 108.3333 109.3333 110 110.6667 7 112 9
6 134.3333 135.3333 136.3333 137 137.6667 7 139 9
7 161.3333 162.3333 163.3333 164 164.6667
8 188.3333 189.3333 190.3333 191 191.6667 7 193 9
9 215.3333 216.3333 217.3333 218 218.6667 7 220 9
10 242.3333 243.3333 244.3333 245 245.6667 7 247 9
11 269.3333 270.3333 271.3333 272 272.6667 7 274 9
12 296.3333 297.3333 298.3333 299 299.6667
13 323.3333 324.3333 325.3333 326 326.6667 7 328 9
14 350.3333 351.3333 352.3333 353 353.6667 7 355 9
15 377.3333 378.3333 379.3333 380 380.6667
16 404.3333 405.3333 406.3333 407 407.6667 7 409 9
17 431.3333 432.3333 433.3333 434 434.6667 7 436 9
18 458.3333 459.3333 460.3333 461 461.6667 7 463 9
19 485.3333 486.3333 487.3333 488 488.6667
DF2
Name Paper Book Mug soap computer tablet coffee coupons
7 161.3333 162.3333 163.3333 164 164.6667 6 6 6
12 296.3333 297.3333 298.3333 299 299.6667 88 96 25
15 377.3333 378.3333 379.3333 380 380.6667 88 62 25
19 485.3333 486.3333 487.3333 488 488.6667 88 88 78
Name Paper Book Mug soap computer tablet coffee coupons
1 2 3 4 5 6 7 8 9
2 21 22 23 23 23 7 23 9
3 56 57 58 59 60 7 62 9
4 80.33333 81.33333 82.33333 83 83.66667 7 85 9
5 107.3333 108.3333 109.3333 110 110.6667 7 112 9
6 134.3333 135.3333 136.3333 137 137.6667 7 139 9
7 161.3333 162.3333 163.3333 164 164.6667 6 6 6
8 188.3333 189.3333 190.3333 191 191.6667 7 193 9
9 215.3333 216.3333 217.3333 218 218.6667 7 220 9
10 242.3333 243.3333 244.3333 245 245.6667 7 247 9
11 269.3333 270.3333 271.3333 272 272.6667 7 274 9
12 296.3333 297.3333 298.3333 299 299.6667 88 96 25
13 323.3333 324.3333 325.3333 326 326.6667 7 328 9
14 350.3333 351.3333 352.3333 353 353.6667 7 355 9
15 377.3333 378.3333 379.3333 380 380.6667 88 62 25
16 404.3333 405.3333 406.3333 407 407.6667 7 409 9
17 431.3333 432.3333 433.3333 434 434.6667 7 436 9
18 458.3333 459.3333 460.3333 461 461.6667 7 463 9
19 485.3333 486.3333 487.3333 488 488.6667 88 88 78
DF1[,c(4:6)][is.na(DF1[,c(4:6)]<-DF2[,c(2:4)][match(DF1[,1],DF2[,1])]
[which(is.na(DF1[,c(4:6)]))]
最佳答案
我们可以做一个 left加入然后coalesce列
library(dplyr)
DF1 %>%
left_join(DF2, by = c('NameVar')) %>%
transmute(NameVar, Var1, Var2,
Var3 = coalesce(Var3.x, Var3.y),
Var4 = coalesce(Var4.x, Var4.y),
Var5 = coalesce(Var5.x, Var5.y))
# NameVar Var1 Var2 Var3 Var4 Var5
#1 Sub1 30 45 40 34 65
#2 Sub2 25 30 30 45 45
#3 Sub3 74 34 25 30 49
#4 Sub4 30 45 40 34 65
#5 Sub5 25 30 69 56 72
#6 Sub6 74 34 74 34 60
data.table
library(data.table)
nm1 <- setdiff(intersect(names(DF1), names(DF2)), 'NameVar')
setDT(DF1)[DF2, (nm1) := Map(fcoalesce, mget(nm1),
mget(paste0("i.", nm1))), on = .(NameVar)]
DF1 <- structure(list(NameVar = c("Sub1", "Sub2", "Sub3", "Sub4", "Sub5",
"Sub6"), Var1 = c(30L, 25L, 74L, 30L, 25L, 74L), Var2 = c(45L,
30L, 34L, 45L, 30L, 34L), Var3 = c(40L, NA, NA, 40L, 69L, NA),
Var4 = c(34L, NA, NA, 34L, 56L, NA), Var5 = c(65L, NA, NA,
65L, 72L, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L
))
DF2 <- structure(list(NameVar = c("Sub2", "Sub3", "Sub6"), Var3 = c(30L,
25L, 74L), Var4 = c(45L, 30L, 34L), Var5 = c(45L, 49L, 60L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA,
-3L))
关于r - 填充来自另一个数据集的多列缺失数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64613416/
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