嗨,这是我发给stackoverflow的第一篇文章。我一直试图解决这个问题,但一直未能找到答案,也找不到其他帖子来回答这个问题。
我需要用来自另一个数据帧的值替换数据集中的缺失值;但是,它变得棘手的是我需要匹配的值有另一个与它们相关的因素,但匹配日期。
以下是第一个数据框的简化版本:
> df1
date site Value
1991-07-08 A 22.5
1991-07-09 A NaN
1992-07-13 B 23.1
1992-07-14 A NaN
1993-07-07 B 27.3
以下是第二个数据框的简化版本:
> df2
date site value
1991-07-08 A 22.5
1991-07-09 A NaN
1992-07-14 A NaN
1991-07-08 B 10.6
1992-07-09 B 23
1992-07-14 B NaN
1992-07-09 C 11.3
1992-07-14 C 12.4
我想要做的是当A缺少一个值以将其替换为B中的值(具有相同的日期),如果没有B的值,则使用C的值(具有相同的值)日期)。因此,结果数据框将如下所示:
> dfFIN
date site Value
1991-07-08 A 22.5
1991-07-09 A 23
1992-07-13 B 23.1
1992-07-14 A 12.4
1993-07-07 B 27.3
这是我到目前为止所提出的:
dfFIN<-replace(df1[which(df1$site=="A"),],
df1$value[which(df$value=="NaN")],
df2$value[which(df2$site=="B" &
df2$date==df1$date[which(df1$value=="NaN" & df1$site=="A")])])
但是,我收到以下错误消息:
Error in [<-.data.frame(*tmp*, list, value = numeric(0)) :
missing values are not allowed in subscripted assignments of data frames
我尚未合并网站C.我不太清楚该做什么,并希望得到任何帮助。
答案 0 :(得分:0)
欢迎来到SO!首先,你的问题似乎有点欠定,所以我继续进行了几次改动。我从两个数据框开始:
df1 <- read.table(text = "
date site Value
1991-07-08 A 22.5
1991-07-09 A NaN
1992-07-13 B 23.1
1992-07-14 A NaN
1993-07-07 B 27.3
", head = T)
df2 <- read.table(text = "
date site Value
1991-07-08 A 22.5
1991-07-09 A NaN
1992-07-14 A NaN
1991-07-08 B 10.6
1991-07-09 B 23
1992-07-14 B NaN
1992-07-09 C 11.3
1992-07-14 C 12.4
", head = T)
用更传统的NaN
替换NA
:
df1$Value[is.nan(df1$Value)] <- NA
df2$Value[is.nan(df2$Value)] <- NA
合并(左连接)从长格式转换为宽格式(reshape2
)的数据框,以便将日期作为关键字:
library(reshape2)
dd1 <- dcast(df1, date ~ site)
dd2 <- dcast(df2, date ~ site)
dm <- merge(dd1, dd2, by = "date", all.x = TRUE, suffixes = c("", ".y"))
dm
看起来像这样:
date A B A.y B.y C
1 1991-07-08 22.5 NA 22.5 10.6 NA
2 1991-07-09 NA NA NA 23.0 NA
3 1992-07-13 NA 23.1 NA NA NA
4 1992-07-14 NA NA NA NA 12.4
5 1993-07-07 NA 27.3 NA NA NA
现在可以非常轻松地将NA
替换为您想要的任何内容而无需担心日期。我使用以下规则:如果缺少A
,请使用B.y
,如果还缺少B.y
,请使用C
。
dm$A <- ifelse(is.na(dm$A),
ifelse(is.na(dm$B.y),
dm$C, dm$B.y),
dm$A)
现在恢复原始格式:
dfFin <- na.omit(melt(dm[, c("date", "A", "B")], id = "date", variable.name = "site"))
date site value
1 1991-07-08 A 22.5
2 1991-07-09 A 23.0
4 1992-07-14 A 12.4
8 1992-07-13 B 23.1
10 1993-07-07 B 27.3