用 R 中不同变量的值填充变量中的 NA 值答案

【问题标题】：Populate the NA values in a variable with values from a different variables in R用 R 中不同变量的值填充变量中的 NA 值
【发布时间】：2018-04-03 03:12:37
【问题描述】：

我有这样的数据

Linking <- data.frame(
ID = c(round((runif(20, min = 10000, max = 99999)), digits = 0), NA, NA, NA, NA),
PSU = c(paste("A", round((runif(20, min = 10000, max = 99999)), digits = 0), sep = ''), NA, NA, NA, NA),
qtr = c(rep(1:10, 2), NA, NA, NA, NA)
)

Linking$Key <- paste(Linking$ID, Linking$PSU, Linking$qtr, sep = "_")
Linking$Key[c(21:24)] <- c("87654_A15467_1", "45623_A23456_2", "67891_A12345_4", "65346_A23987_7")

我想要做的是从“Key”的信息中填充 ID、PSU 和 qtr 的 NA 值，但仅适用于具有 NA 值的行。

有人知道怎么做吗？

此代码执行我想要的操作，但它对每个变量的所有值都执行此操作。我只想对值为 NA 的行执行此操作。

Linking2 <- Linking
Linking2$ID <- substr(Linking$Key,1,5)
Linking2$PSU <- substr(Linking$Key,7,12)
Linking2$qtr <- substr(Linking$Key, 14,15)

【问题讨论】：

这基本上是this 问题，但仅针对特定行。

标签： r na substr

【解决方案1】：

这里的基本思想是使用逻辑索引向量进行分配。

Linking$ID[is.na(Linking$ID)] <- substr(Linking$Key,1,5)[is.na(Linking$ID)]

【讨论】：

知道了。谢谢！
欢迎您！我打算用循环演示整个过程，然后意识到你的提取有点复杂，并且在列中应用的方式不同。
与data.table 类似的想法是setDT(Linking)[is.na(ID), ID := substr(Key, 1, 5)][]

【解决方案2】：

您还可以使用tidyr::separate 和dplyr::coalesce 将值与Key 分开，并在前三列中填充NA 值。

library(tidyverse);
Linking %>%
    separate(Key, into = paste0("tmp", 1:3), sep = "_") %>%
    mutate(ID = coalesce(tmp1), PSU = coalesce(tmp2), qtr = coalesce(tmp3)) %>%
    select(-tmp1, -tmp2, -tmp3);
#      ID    PSU qtr
#1  56421 A20914   1
#2  30912 A97582   2
#3  97547 A73397   3
#4  28277 A35255   4
#5  45107 A14867   5
#6  91099 A26196   6
#7  21117 A69721   7
#8  69065 A34741   8
#9  28781 A96847   9
#10 26098 A93942  10
#11 12680 A15705   1
#12 35231 A68219   2
#13 70556 A47693   3
#14 98281 A55697   4
#15 52687 A95023   5
#16 46129 A95540   6
#17 48721 A78827   7
#18 77989 A36778   8
#19 11757 A29458   9
#20 16575 A78892  10
#21 87654 A15467   1
#22 45623 A23456   2
#23 67891 A12345   4
#24 65346 A23987   7

【讨论】：