Замените NA значением, основанным на условии строки

Question

Таблица из пяти столбцов ("id", "othermood_v", "rass_v", "gcs_v" и "cam_v"), содержащая около 52000 строк.В последнем столбце есть три значения («cam_v»): 0,1,2 как метка класса.Столбец «cam_v» теперь имеет значения 1, 2 и NA.Я хотел бы заменить значение NA либо 0, либо 1 на основе трех других столбцов «othermood_v», «rass_v» и «gcs_v».Поэтому, если любой из этих трех столбцов в одной строке имеет значение, подобное 1, то cam_v будет помечен как 1, в противном случае 0. Я попытался перебрать данные с условием, например

 if df$othermood_v>0|df$rass_v>0|df$gcs_v >0, then df$cam_v=1 else 
  0, rm NA = True

или

if (df$othermood_v+df$rass_v+df$gcs_v) >0, then cam_v=1 else 0

Но я не знаю, как заставить это работать.Какие-либо предложения?Кстати, идентификатор теперь уникален.Благодарю.

id  othermood_v rass_v  gcs_v   cam_v
100078  0   0   0   NA
100079  0   0   0   NA
100081  0   0   0   NA
100085  1   1   0   NA
100087  1   1   0   NA
100088  1   0   0   NA
100091  1   1   1   2
100094  0   1   0   NA
100095  1   0   0   NA
100096  0   0   0   NA
100098  1   1   1   2
100099  0   1   0   NA
100102  1   0   0   NA
100103  1   0   0   NA
100104  1   1   0   2
100106  0   0   0   NA
100108  1   0   0   NA
100109  1   0   0   NA
100112  1   0   0   NA
100113  1   1   1   1
100114  1   0   0   NA
100116  1   0   0   NA
100117  1   0   0   NA
100118  0   1   0   NA

снимок экрана таблицы

Answer 1

Решение, использующее dplyr

library(dplyr)
df_clean <- df %>% 
  mutate(cam_v = ifelse(!is.na(cam_v), cam_v, 
                               ifelse((othermood_v + rass_v + gcs_v) > 0, 1, 0)))
> df_clean
       id othermood_v rass_v gcs_v cam_v
1  100078           0      0     0     0
2  100079           0      0     0     0
3  100081           0      0     0     0
4  100085           1      1     0     1
5  100087           1      1     0     1
6  100088           1      0     0     1
7  100091           1      1     1     2
8  100094           0      1     0     1
9  100095           1      0     0     1
10 100096           0      0     0     0
11 100098           1      1     1     2
12 100099           0      1     0     1
13 100102           1      0     0     1
14 100103           1      0     0     1
15 100104           1      1     0     2
16 100106           0      0     0     0
17 100108           1      0     0     1
18 100109           1      0     0     1
19 100112           1      0     0     1
20 100113           1      1     1     1
21 100114           1      0     0     1
22 100116           1      0     0     1
23 100117           1      0     0     1
24 100118           0      1     0     1

Данные

Как правило, здесь предпочтительно использовать dput(head(data, 20)) для предоставления примеров данных для вашего кода.Я использовал это, чтобы преобразовать ваши данные:

df <- read.table(text =
  "id  othermood_v rass_v  gcs_v   cam_v
  100078  0   0   0   NA
  100079  0   0   0   NA
  100081  0   0   0   NA
  100085  1   1   0   NA
  100087  1   1   0   NA
  100088  1   0   0   NA
  100091  1   1   1   2
  100094  0   1   0   NA
  100095  1   0   0   NA
  100096  0   0   0   NA
  100098  1   1   1   2
  100099  0   1   0   NA
  100102  1   0   0   NA
  100103  1   0   0   NA
  100104  1   1   0   2
  100106  0   0   0   NA
  100108  1   0   0   NA
  100109  1   0   0   NA
  100112  1   0   0   NA
  100113  1   1   1   1
  100114  1   0   0   NA
  100116  1   0   0   NA
  100117  1   0   0   NA
  100118  0   1   0   NA", header = TRUE)

Answer 2

Вы были близки со своим методом, Вам просто нужно было изменить то, что вы делали, если еще.Ниже должно работать:

df$cam_v<-ifelse((df$othermood_v>0|df$rass_v>0|df$gcs_v >0), 1,0) 

Answer 3

Мы создаем логический вектор и затем заменяем его, используя другое условие, созданное с помощью rowSums

i1 <- is.na(df1$cam_v) # logical index of NA elements in 'cam_v'
# assign the values 0 or 1 based on the occurrence of 1 in 
# either one of the columns from 2 to 4
df1$cam_v[i1] <- +(rowSums(df1[i1, 2:4] > 0) > 0)

data

df1 <- structure(list(id = c(100078L, 100079L, 100081L, 100085L, 100087L, 
100088L, 100091L, 100094L, 100095L, 100096L, 100098L, 100099L, 
100102L, 100103L, 100104L, 100106L, 100108L, 100109L, 100112L, 
100113L, 100114L, 100116L, 100117L, 100118L), othermood_v = c(0L, 
0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L), rass_v = c(0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 1L), gcs_v = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L), cam_v = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, 2L, NA, NA, NA, 2L, NA, NA, NA, 2L, NA, NA, 
NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-24L))