将 NA 替换为 r 中每个组的同一列另一行中的值答案

【问题标题】：Replace NA with values in another row of same column for each group in r将 NA 替换为 r 中每个组的同一列另一行中的值
【发布时间】：2015-08-07 13:50:38
【问题描述】：

对于每个组的给定列，我需要将每行的 NA 替换为不同行的非 NA 值

假设示例数据如下：

id   name
 1     a
 1     NA
 2     b
 3     NA
 3     c
 3     NA

想要的输出：

有没有办法在 r 中执行此操作？

【问题讨论】：

如果每个id 总是至少有一个非NA，你可以使用任何last-observation-carried-forward 函数，例如zoo 中的一个：zoo::na.locf(df1[with(df1, order(id, name)), ]) 使用@ akruns 数据

标签： r

【解决方案1】：

这是一种使用dplyr 的方法。从数据框x 中，我们按id 分组，并将NA 替换为相关值。我假设每个id 有一个唯一值name。

x <- data.frame(id = c(1, 1, 2, rep(3,3)), 
 name = c("a", NA, "b", NA, "c", NA), stringsAsFactors=F)

require(dplyr)
x %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(name = unique(name[!is.na(name)]))

Source: local data frame [6 x 2]
Groups: id

#  id name
#1  1    a
#2  1    a
#3  2    b
#4  3    c
#5  3    c
#6  3    c

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用data.table 来执行此操作。将“data.frame”转换为“data.table”（setDT(df1)）。按 'id' 分组，我们将 'name' 替换为 'name' 中的非 NA 值。

library(data.table)#v1.9.5+
setDT(df1)[, name:= name[!is.na(name)][1L] , by = id]
df1
#   id name
#1:  1    a
#2:  1    a
#3:  2    b
#4:  3    c
#5:  3    c
#6:  3    c

注意：这里我假设每个“id”组中只有一个唯一的非 NA 值。

或者另一种选择是将数据集与unique 之后的数据行连接起来order by 'id' 和 'name'。

 setDT(df1)
 df1[unique(df1[order(id, name)], by='id'), on='id', name:= i.name][]
 #   id name
 #1:  1    a
 #2:  1    a
 #3:  2    b
 #4:  3    c
 #5:  3    c
 #6:  3    c

注意：on 仅适用于 data.table 的开发版本。安装devel版本的说明是here

数据

df1 <- structure(list(id = c(1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L), name = c("a", 
NA, "b", NA, "c", NA)), .Names = c("id", "name"),
class = "data.frame",    row.names = c(NA, -6L))

【讨论】：

【解决方案3】：

基础R

d<-na.omit(df)
transform(df,name=d$name[match(id,d$id)])

再次假设每个 id 有一个唯一的 name 值（强制它）

【讨论】：