当一列与另一列有关系时，如何在该列中填写 NA？

Question

考虑以下数据：

library(tidyverse)
GameID <- c('Bos001', 'Bos002', 'Bos003', 'Pit001', 'Pit002', 'Pit003')
Stadium <- c("Fenway Park", NA, "Fenway Park", NA, NA, "PNC Park")
GameData <- data.frame(GameID, Stadium)
GameData

GameID     Stadium
1 Bos001 Fenway Park
2 Bos002        <NA>
3 Bos003 Fenway Park
4 Pit001        <NA>
5 Pit002        <NA>
6 Pit003    PNC Park

Stadium 列与 GameID 列有关系。在这个人为的例子中：

GameID 以 "Bos" 开头的所有行，Stadium 列值应为 "Fenway Park"。
GameID 以 "Pit" 开头的所有行，Stadium 列值应为 "PNC Park"。

整理数据：

GameID     Stadium
1 Bos001 Fenway Park
2 Bos002 Fenway Park
3 Bos003 Fenway Park
4 Pit001    PNC Park
5 Pit002    PNC Park
6 Pit003    PNC Park

如何填写这些值？

我应该使用 dplyr:arrange() and tidyr:fill() 的组合吗？

Answer 1

您可以使用多个 if 或一个查找数据框；像这样：

> GameData %>%
+   mutate(Stadium = ifelse(grepl("^Bos", GameID), "Fenway Park", 
+                           ifelse(grepl("^Pit", GameID), "PNC Park", NA))
+          )
  GameID     Stadium
1 Bos001 Fenway Park
2 Bos002 Fenway Park
3 Bos003 Fenway Park
4 Pit001    PNC Park
5 Pit002    PNC Park
6 Pit003    PNC Park

Answer 2

你走在正确的轨道上，这对我有用：

gd2 <- GameData %>% 
mutate(nev =substr(GameID,1,3)) %>%
arrange(Stadium) %>% 
group_by(nev) %>% 
fill(Stadium)

Answer 3

使用评论中@markus 的建议，如果他们提交答案，将很乐意删除答案：

library(tidyverse)

GameData %>%
  group_by(GamePrefix = substr(GameID, 1, 3)) %>%
  mutate(Stadium = first(Stadium[!is.na(Stadium)])) %>%
  ungroup() %>%
  select(-GamePrefix)

# A tibble: 6 x 2
  GameID Stadium    
  <fct>  <fct>      
1 Bos001 Fenway Park
2 Bos002 Fenway Park
3 Bos003 Fenway Park
4 Pit001 PNC Park   
5 Pit002 PNC Park   
6 Pit003 PNC Park

需要 ungroup 才能删除由 GameID 值的前 3 个字符组成的临时分组列。

当一列与另一列有关系时，如何在该列中填写 NA？

How can I fill NAs in one column when that column has a relationship with another column?

r

na

dplyr

tidyr

tidyverse