Question

数据很复杂。我把数据减少到最小的例子。

我希望通过R中的每个级别填充NA。它似乎很安静，可能与函数apply或其他内容有关。

结果应为

X Y
1 10
1 15
1 (10 + 15)/2
2 30
2 40
2 (30 + 40)/2

Answer 1

您可以使用tapply创建一个查找表，该表可用作检索每个类别的均值的工具。

df <- data.frame(X=c(1, 1, 1, 2, 2, 2), Y=c(10, 15, NA, 30, 40, NA))
match_table <- tapply(df$Y, df$X, mean, na.rm=TRUE)
match_table
#   1    2 
# 12.5 35.0 

NA_position <- which(is.na(df$Y))

df$Y[NA_position] <- match_table[df$X[NA_position]]
df
#   X    Y
# 1 1 10.0
# 2 1 15.0
# 3 1 12.5
# 4 2 30.0
# 5 2 40.0
# 6 2 35.0

Answer 2

可以使用na.aggregate中的zoo轻松完成此操作。如果我们使用data.table（按操作分组），请转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(df1)），按＆＃39; x＆＃39;分组，我们将NA值替换为mean值na.aggregate并分配（:= ）到新列（＆＃39; Y1＆＃39;）。

library(data.table)
library(zoo)
setDT(df1)[, Y1:= na.aggregate(Y), by = X]
df1
#   X  Y   Y1
#1: 1 10 10.0
#2: 1 15 15.0
#3: 1 NA 12.5
#4: 2 30 30.0
#5: 2 40 40.0
#6: 2 NA 35.0

如果我们不需要新的专栏，并且如果我们不需要新专栏，那么该＆＃39; Y＆＃39;列为integer类，输出class应与之匹配。通过执行mean，class将更改为numeric。因此，请确保最初的＆＃39; Y＆＃39;在分配值之前，class为numeric。

setDT(df1)[, Y:= as.numeric(Y)][, Y:= na.aggregate(Y), X]

R：如何通过每个级别填充缺失值？

2 个答案: