替换列向量的缺失值

Question

在数据框中，我有两个分类变量，比如数据框 df 的 qs 和 vr。这个数据框非常大，但假设 qs 中有 100 个不同的级别，没有必要遵循某种模式。列向量 vr - 我说过也是一个分类变量 - 有一些缺失值。

我想做的是根据qs中对应的类别或值来标记vr中存在的缺失值。

我知道先验 qs 中有 9 个不同的类别 vr 有缺失值.比如说，qs 中一个类别的标签是 102，而对于 qs 中的这一类别，vr 中有缺失值。

所以，我接下来要做的是

if category/label/value in qs==102 set vr==Greece
if category/label/value in qs==250 set vr==Italy

结束等等。

遗憾的是，我的数据框非常复杂，我不知道如何重现一个简单的数据框。

Answer 1

假设'vr'中有一个'c'对于'qs'值为3，我们可以用data.table

library(data.table)
setDT(df)[, vr := na.omit(vr)[1] , by = qs]

不清楚 OP 是否想用每个 'qs' 的 'vr' 的唯一元素或其他一些值替换缺失值。如果要替换成其他一些值，创建一个key/value数据集并与原始数据集on'qs'

连接

df1 <- data.table(qs = 1:4, vr = c("Serbia", "England", "Greece", "USA"))
df$qs <- as.numeric(as.character(df$qs))
setDT(df)[df1, on = "qs"][is.na(vr), vr := i.vr][, i.vr := NULL][]

替换列向量的缺失值

Replacing missing values of a column vector

lookup

r

missing-data

categorical-data

data-cleaning