r - dplyr rowwise + replace_NA : replacing NAs in multiple columns with value from other column

Question

我有兴趣用同一行中的引用值替换一行中的所有 NA。以下代码有效，但对于我的实际用例来说太慢了:

df = data.frame(ref = c(1,3,4,2,5), var1 = c(NA,3,4,2,1), var2 = c(1,3,NA,5,5))
for (i in 1:nrow(df)) {
  ref_value = as.character(df$ref[i])
  df[i,] = df[i,] %>% mutate_all(replace_na, replace = ref_value) }

我试图通过以下修改来加快该过程，但出现了以下错误。

df = data.frame(ref = c(1,3,4,2,5), var1 = c(NA,3,4,2,1), var2 = c(1,3,NA,5,5))
df %>% rowwise() %>% mutate_all(replace_na, replace = ref)

错误:

错误:mutate() 输入 ref 有问题。x data 的替换是长度 2，而不是长度 1ℹ 输入 ref 是 (function (data, replace, ...) ...。ℹ 错误发生在第 1 行。

有什么建议吗？

Answer 1

我们可以使用合并。遍历“var”列并将 coalesce 与循环列和“ref”一起使用，这样无论哪里有 NA，它都会被“ref”中的相应元素替换'，而另一个非 NA 元素保持原样

library(dplyr) #>= 1.0.0
df %>% 
     mutate(across(starts_with('var'), ~ coalesce(., ref)))
#   ref var1 var2
#1   1    1    1
#2   3    3    3
#3   4    4    4
#4   2    2    5
#5   5    1    5