我想根据列年份,用列A中的值替换d列中dfABy中的NA值。例如,我的df是:
>dfABy
A B Year
56 75 1921
NA 45 1921
NA 77 1922
67 41 1923
NA 65 1923
我将参加的结果是:
> dfABy
A B Year
56 75 1921
*45* 45 1921
*77* 77 1922
67 41 1923
*65* 65 1923
P.S:*每年从B列替换A栏中的值
答案 0 :(得分:3)
您可以使用[<-
进行简单替换,为NA
元素设置子集。
df$A[is.na(df$A)] <- df$B[is.na(df$A)]
或者,within()
within(df, A[is.na(A)] <- B[is.na(A)])
两者都给予
A B Year
1 56 75 1921
2 45 45 1921
3 77 77 1922
4 67 41 1923
5 65 65 1923
数据:强>
df <- structure(list(A = c(56L, NA, NA, 67L, NA), B = c(75L, 45L, 77L,
41L, 65L), Year = c(1921L, 1921L, 1922L, 1923L, 1923L)), .Names = c("A",
"B", "Year"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
答案 1 :(得分:2)
易
library(dplyr)
dfABy %>%
mutate(A_new =
A %>%
is.na %>%
ifelse(B, A) )
答案 2 :(得分:1)
在R词典中,最容易阅读/理解的答案可能是使用ifelse。借用理查德的数据框,我们可以做到:
df <- structure(list(A = c(56L, NA, NA, 67L, NA),
B = c(75L, 45L, 77L, 41L, 65L),
Year = c(1921L, 1921L, 1922L, 1923L, 1923L)),.Names = c("A",
"B", "Year"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
df$A <- ifelse(is.na(df$A), df$B, df$A)
答案 3 :(得分:1)
新的dplyr函数coalesce
可以真正简化这些情况。
library(dplyr)
dfABy %>%
coalesce(A,B)
答案 4 :(得分:0)
GGAnderson提供的解决方案确实返回了错误消息。在mutate()中使用它可以正常工作。
df <- structure(list(A = c(56L, NA, NA, 67L, NA),
B = c(75L, 45L, 77L, 41L, 65L),
Year = c(1921L, 1921L, 1922L, 1923L, 1923L)),
.Names = c("A", "B", "Year"),
class = "data.frame",
row.names = c(NA, -5L))
df
df%>%
coalesce(A,B) #returns error
df %>%
mutate(A = coalesce(A,B)) #works
(我是Stackoverflow的新手;我的低名声不允许直接评论GGAnderson的答案)