在 data.table 中处理 'wrong' 个条目和 NA，用其他 table 中的条目替换它们

Question

我在使用 shiny 和 handsontable.js 的更广泛应用程序的上下文中使用 data.table。这是应用程序这部分的流程：

我使用 handsontable & shiny 在浏览器上发布了一个带有数字列的 data.table。这是在屏幕上呈现的。
用户更改值，每次发生这种情况时都会返回一个新的 data.table 和数据。

问题在于错误管理，特别是如果用户不小心键入了一个字符。

我的objective是为了纠正用户的错误，将输入字符的单个单元格值替换为原始副本中的值（只有这个单元格，因为其他单元格可能包含要保存在应用程序的后期阶段）。

遗憾的是，我找不到解决此问题的有效方法。这是我的代码和可重现的示例：

# I generate a sample datatable
originTable = data.table( Cat = LETTERS[1:5],
Jan=1:5,
Feb=sample(1:5),
Mar=sample(1:5),
Apr=sample(1:5),
May=sample(1:5))

# I take a full copy & to simulate the effect of a character key in by mistake I convert
# the entire column to character
dt_ <- copy(originTable)
dt_[,Jan := as.character(Jan)]

# "q" entered by mistake by the user - 
dt_[[5,2]] <- "q"

# This is what I get back:
   Cat Jan Feb Mar Apr May
1:   A   1   1   2   4   4
2:   B   2   5   4   2   2
3:   C   3   4   3   1   5
4:   D   4   3   5   5   1
5:   E   q   2   1   3   3

现在我的代码尝试解决这个问题：

valCols <- month.abb[1:5]
for (j in  valCols)
      set(dt_,  
        i = NULL,
        j = j, 
        value= as.numeric(as.character(dt_[[j]])))

这给了我一个 data.table，在某处有一个 NA 值（代替错误输入的字符 - 在我忽略的位置）。

为了替换我使用以下代码的值

for (j in  valCols)
   set(dt_,  
    i = which(is.na(dt_[[j]])),
    j = j, 
    value= as.numeric(originTable[[j]]))

但它不起作用：它找到了正确的列，但忽略了 i 值并复制了包含在 originTable[1,j] 而不是 originTable[i,j] 中的值。在示例中，dt_[5,2] 将得到 1（定位为 originTable[1,2] 而不是 5.

换句话说，我希望看到 as.numeric(originTable[[j]]) 被 i（隐式）和 j（显式）子集化。公平地说，警告告诉我发生了什么：

Warning message:
In set(dt_, i = which(is.na(dt_[[j]])), j = j, value = as.numeric(originTable[[j]])) :
  Supplied 5 items to be assigned to 1 items of column 'Jan' (4 unused)

但我的问题仍未解决。

我已经阅读了无数明显相似的 SO 帖子，但遗憾的是无济于事（可能是因为 NA 处理在最近的版本中有所发展，而旧的答案不再完全反映最佳实践）。同样，基于非 NA 的解决方案同样可以接受。谢谢

Answer 1

尝试以下操作：

# use your criteria to determine what the incorrect values are in each column
wrongs = lapply(dt_[, !"Cat"], function(x) which(is.na(as.numeric(x))))

# now substitute
for (n in names(wrongs)) dt_[wrongs[[n]], (n) := originTable[[n]][wrongs[[n]]]]

dt_
#   Cat Jan Feb Mar Apr May
#1:   A   1   2   5   2   4
#2:   B   2   4   3   4   5
#3:   C   3   3   2   5   2
#4:   D   4   1   1   1   1
#5:   E   5   5   4   3   3

在 data.table 中处理 'wrong' 个条目和 NA，用其他 table 中的条目替换它们

handling 'wrong' entries and NAs in a data.table substituting them with entries from other table

r

na

data.table