将数据帧中的NaN替换为基于两个条件的另一个数据帧中的值

时间:2015-04-15 01:02:56

标签: r replace dataframe nan

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。

1 个答案:

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