Замените значения NA на 999 в R, подмножественных ID - PullRequest
Новая
       9

Замените значения NA на 999 в R, подмножественных ID

0 голосов
/ 28 февраля 2019

Я создал следующий фрейм данных в R 

    df<-data.frame("ID"=c("A", "A", "A", "B", "B", "B"),"II"=c(NA, NA, 
    NA,1,2,3),"JJ"=c(1,2,3, NA, NA, NA), 'KK'=c(1,2,NA, NA, 5,6))

Сгенерированный фрейм данных выглядит следующим образом 

  ID II JJ KK
   A NA  1  1
   A NA  2  2
   A NA  3 NA
   B  1 NA NA
   B  2 NA  5
   B  3 NA  6

Я хочу подставить фрейм данных в значения ID и заменить все столбцы, которыесодержат только значения NA с 999. Результат должен быть следующим: 

 ID  II  JJ KK
  A 999   1  1
  A 999   2  2
  A 999   3 NA
  B   1 999 NA
  B   2 999  5
  B   3 999  6

Я пробовал этот код 

   library(dplyr)
   df%>%
   group_by(ID)%>%
   select(II, JJ,KK)%>%
   mutate_if(df[, colSums(is.na(df)) == nrow(df)]<999)

Я получаю следующую ошибку 

 Adding missing grouping variables: `ID`
 Error in tbl_if_vars(.tbl, .p, .env, ..., .include_group_vars = 
 .include_group_vars) : 
 length(.p) == length(tibble_vars) is not TRUE

Я прошу кого-нибудь взглянуть.Я не могу понять это.Не важно для решения на основе dplyr

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 28 февраля 2019

Чтобы добавить в решение data.table также: 

library(data.table)
setDT(df)
df[, lapply(.SD, 
            function(col) if (all(is.na(col))) 999 else col), 
     by = ID]
#    ID  II  JJ KK
# 1:  A 999   1  1
# 2:  A 999   2  2
# 3:  A 999   3 NA
# 4:  B   1 999 NA
# 5:  B   2 999  5
# 6:  B   3 999  6

Мы перебираем все столбцы, отличные от ID, с lapply и заменяем их на 999, если все NA.

0 голосов
/ 28 февраля 2019

И базовый подход: 

df[sapply(df, function(x)
  if(is.numeric(x)) is.na(ave(x, df$ID, FUN = function(y)
    mean(y, na.rm = TRUE))) else rep(FALSE, length(x)))] <- 999

df
  ID  II  JJ KK
1  A 999   1  1
2  A 999   2  2
3  A 999   3 NA
4  B   1 999 NA
5  B   2 999  5
6  B   3 999  6
0 голосов
/ 28 февраля 2019

Мы можем использовать all для захвата групп со всеми NA.Поскольку мы хотим заменить NA s во всех столбцах, мы можем использовать mutate_all, где funs (то есть функция, применяемая ко всем столбцам) представляет собой простую replace() групп, где all() значения являются NA.Замена 999.

library(tidyverse)

df %>% 
 group_by(ID) %>% 
 mutate_all(funs(replace(., all(is.na(.)), 999)))

, что дает, 

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   ID [2]
  ID       II    JJ    KK
  <fct> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A       999     1     1
2 A       999     2     2
3 A       999     3    NA
4 B         1   999    NA
5 B         2   999     5
6 B         3   999     6
...