Question

我一直试图弄清楚这一整天，但我对循环的理解并不是最好的。我基本上有3个数据帧。它们包含多个列。我想一次检查每个数据框。如果列中的一个值是-9999（NA），我想用其他数据帧中的值替换它（如果第二个数据帧中的相同值也是-9999，则它应取第3个值中的值））。

我用if else想出来了。我只是无法将它变成for循环。所以我必须手动输入每一列，这需要花费很多时间，因为我有很多列有奇怪的名字。所以这是我的例子，简单的形式。也许有些人可以帮助我。非常感谢，Susi

par1 <- c(1,2,3,4)
par2 <- c(1,2,3,0)
par3 <- c(1,0,3,8)
par4 <- c(1,0,3,9)

r <- data.frame(par1, par2, par3, par4)
d <- data.frame(par1, par2, par3, par4)
b <- data.frame(par1, par2, par3, par4)

r$par1[4] <- -9999

gap_filling <- function(x,y,z){
  ifelse (x == -9999, 
          ifelse(y==-9999, z, y),
          x)
} ## this is the function I wrote to shorten it a little bit

r$par1 <- gap_filling(r$par1, d$par1, b$par1)
r$par2 <- gap_filling(r$par2, d$par2, b$par2)
r$par3 <- gap_filling(r$par3, d$par3, b$par3)
r$par4 <-gap_filling(r$par4, d$par4, b$par4)

### this is just the replacing for the first data frame. I need to do the same with the other two too

Answer 1

（编辑版，感谢Jake Burkead的评论）

你真正想要的是逻辑索引的力量。

例如：

r[r==-9999] <- d[r==-9999]
r[r==-9999] <- b[r==-9999]
# # Alternate writing, if you have 'NA' instead of -9999
# # r[is.na(r)] <- matrix.d[is.na(r)]
# # r[is.na(r)] <- matrix.b[is.na(r)]

Answer 2

您可以在指定的r中整理b，d，list，然后按@Jealie和@JakeBurkhead建议：

l <- list(r=r, d=d, b=b) 
invisible(lapply(1:length(l), function(i) { 
  for (x in setdiff(1:length(l), i))      
       l[[i]] [ l[[i]] == -9999] <<- l[[x]] [ l[[i]] == -9999]
}))
invisible(list2env(l, envir=.GlobalEnv)) # overwrite existing r, d, b

R替换多个数据帧的多列中的值

2 个答案: