Вменение нескольких столбцов в R с помощью mutate_at

Question

У меня есть большой медицинский фрейм данных, который я хочу использовать для ML. Таким образом, я должен вменять пропущенные значения. Для переменных рода Continus я хотел бы поставить медианное значение, например, так:

dat$First_Wbc <- ifelse(is.na(dat$First_Wbc), median2(dat$First_Wbc), dat$First_Wbc)

Я хочу создать код, используя mutate_at, который будет делать то же самое, что и код, который я предоставил выше, но для нескольких переменных в время. Я знаю, что это возможно, но до сих пор я не смог правильно отформатировать его. Не могли бы вы мне помочь?

Примечание: median2 () - это функция, идентичная медиане (), но она игнорирует пропущенные значения

Answer 1

Решение Base R:

dat[,sapply(dat, is.numeric)] <- lapply(dat[,sapply(dat, is.numeric)], 
                                        function(x){
                                         x <- ifelse(is.na(x), median(x, na.rm  = TRUE), x)
                                          }
                                        )

Tidyverse с использованием mutate_if:

library(tidyverse)
df %>% 
  mutate_if(is.numeric, funs(replace(., is.na(.), median(., na.rm = TRUE))))

Answer 2

Вы можете выбрать столбцы по позиции:

library(dplyr)
df %>% mutate_at(2:4, ~replace(., is.na(.), median2(.)))

Или по диапазону столбцов

df %>% mutate_at(vars(a:d), ~replace(., is.na(.), median2(.)))

Или используя указанный c шаблон в именах столбцов.

df %>% mutate_at(vars(starts_with('col')), ~replace(., is.na(.), median2(.)))

Answer 3

Мы можем использовать mutate_if с na.aggregate

library(dplyr)
library(zoo)
df %>% 
   mutate_if(is.numeric, na.aggregate, FUN = median)