用ID替换另一个数据框中的NA值

Question

我有一个数据框df1如下-

ID Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  NA
66  888
77  NA

然后我有一个df2如下-

 ID  Count 
 11  536
 22  654
 33  786
 44  999
 55  890
 66  111
 77  654

我希望将df1 NA值替换为那些特定ID的df2的值。

产生的df3应该是：

ID  Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  890
66  888
77  654

任何帮助都将非常感谢

Answer 1

您可以使用更新联接来编辑第一个表中的那些行：

library(data.table)
setDT(DF1); setDT(DF2)

DF1[is.na(Count), Count := DF2[.SD, on=.(ID), x.Count]]

这个怎么运作

• DF[i, j]被i过滤然后j
• 因此，在j ， .SD使用i过滤后的数据子集
• 带:=的j添加或修改表中的列
• x[i, on=, xv] 如该类似答案中所述

Answer 2

使用dplyr ：

library(dplyr)

df1 %>%
  left_join(df2, by = c("ID")) %>%
  mutate(Count = ifelse(is.na(Count.x), Count.y, Count.x)) %>%
  select(-c(Count.x, Count.y))

这产生

  ID Count
1 11   345
2 22   456
3 33   786
4 44   765
5 55   890
6 66   888
7 77   654

Answer 3

dplyr::coalesce使用将使任务更简单。

library(dplyr)

df1 %>% inner_join(df2, by= "ID") %>%
  mutate(Count = coalesce(Count.x, Count.y)) %>%
  select(ID, Count)

#   ID Count
# 1 11   345
# 2 22   456
# 3 33   786
# 4 44   765
# 5 55   890
# 6 66   888
# 7 77   654

数据：

df1 <- read.table(text = 
"ID Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  NA
66  888
77  NA",
header = TRUE)

df2 <- read.table(text = 
"ID  Count 
11  536
22  654
33  786
44  999
55  890
66  111
77  654",
header = TRUE)