R 用日期替换 <NA>，如果其他列的值是答案

【问题标题】：R Replace <NA> with date, if other columns value isR 用日期替换 <NA>，如果其他列的值是
【发布时间】：2017-05-10 15:54:15
【问题描述】：

假设我有两列，一列位置，一列日期，其中一些缺失。

    City       Date
1   Sheffield  19/05/1985
2   Sheffield  21/06/1986
3   Sheffield  <NA>
4   Newcastle  14/07/1996
5   Newcastle  <NA>
6   Liverpool  12/11/2001

我需要用一个虚拟日期（比如 1866 年 6 月 21 日）替换缺失的日期，但仅限于谢菲尔德市。

在 SQL 中，语法是：

UPDATE Dataframe SET Date = "21/06/1866" WHERE city="Sheffield"

在 R 中，我尝试了以下方法，但成功有限（甚至没有）：

filter <- (Dataframe$Date == is.na(Dataframe$Date) & Dataframe$City =="Sheffield")
Dataframe[filter,"Date"] <- as.Date("1866/06/21")

但是这会引发以下错误：

[<-.data.frame(*tmp*, filter, "Date", value 中的错误 = -37814) : 数据框的下标赋值中不允许缺失值

有人有什么想法吗？我觉得这可能非常简单，但我只是还没有看到它是如何完成的。

【问题讨论】：

您是否尝试过 Dataframe$Date[(is.na(Dataframe$Date)) & (Dataframe$City==Sheffield) = as.Date("1866/06/21", "%Y /%m/%d")
@JustinKlevs 这缺少一个 ]，可能是一个，否？
@patrick 是的，我的错字

标签： r dataframe logical-operators conditional-split

【解决方案1】：

df[df$City == "Sheffield" & is.na(df$Date), "Date"] = as.Date("1866/06/21", format = "%Y/%m/%d")

> df
       City       Date
1 Sheffield 1985-05-19
2 Sheffield 1986-06-21
3 Sheffield 1866-06-21
4 Newcastle 1996-07-14
5 Newcastle       <NA>
6 Liverpool 2001-11-12

如果您查看过滤器，它只会返回 FALSE。

> filter <- (df$Date == is.na(df$Date) & df$City =="Sheffield")
> filter
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

您只需要写is.na(df$Date) 这将返回一个逻辑向量，指示日期是否为NA。你写的日期检查是 TRUE 或 FALSE（从 is.na(df$Date) 返回），它永远不会是因为它是一个日期。

> filter <- (is.na(df$Date) & df$City =="Sheffield")
> filter
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

【讨论】：