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R:如何使用来自利用其他多列的条件的值替换 dataframe 列中的 NA?

[英]R: How do I replace NAs in a dataframe column with values from conditions leveraging other multiple columns?

使用 R,我试图用利用其他列条件的值填充列中的 NA。 数据框有 4 列。 4 列如下所述。

“Water_Level”:具有一些还包括 NA 的值。 这是我要替换 NA 的列。 将此列作为水箱中的水量(以升为单位)。

“坦克”:坦克的唯一标识符。 在这个示例中,我有坦克 1 和坦克 2。

“标志”:这有一系列 0 和 1。 当值为 0 时,水龙头打开,Water_level 值减少 0.05 的常数。 当 flag 为 1 时,水箱正在被抽水,因此各个水箱中的水位逐渐上升到 1 序列结束时的峰值。 增加的速率是变化的,取决于标志列中 1 的长度或对应于 1 序列末尾的计数器编号。

“计数器”:按顺序计算标志列中 0 和 1 的数量的列。

我需要用其他列的条件填充“Water_level”列中的 NA。

老实说,尽管清楚地了解所需的结果,但我无法尝试任何事情。

df <- data.frame(
  Water_level = c(67.92, rep(NA,9),67.96,10.5,rep(NA,8),20),
  Flag = c(rep(0,5),rep(1,6),rep(0,5),rep(1,5)),
  Tank= c(rep(1, 11), rep(2, 10)),
  Counter = c(seq(1:5),seq(1:6), seq(1:5),seq(1:5))
)

df

   Water_level Flag Tank Counter
1        67.92    0    1       1
2           NA    0    1       2
3           NA    0    1       3
4           NA    0    1       4
5           NA    0    1       5
6           NA    1    1       1
7           NA    1    1       2
8           NA    1    1       3
9           NA    1    1       4
10          NA    1    1       5
11       67.96    1    1       6
12       10.50    0    2       1
13          NA    0    2       2
14          NA    0    2       3
15          NA    0    2       4
16          NA    0    2       5
17          NA    1    2       1
18          NA    1    2       2
19          NA    1    2       3
20          NA    1    2       4
21       20.00    1    2       5

预期的结果是填充 Water_level 中的 NA,如我介绍中的条件所述。

例如,“Water_level”中的第 2 行应为 67.92 - 0.05 = 67.87。 这是因为抽头已打开,即标志位于 0。第 3 行将是 67.87 - 0.05 = 67.82,依此类推。

棘手的部分在第 6 行,如果标志变为 1,即正在抽油箱。 我们可以看到 Tank 1 的 1 序列在第 11 行结束。记录的 water_level 峰值为 67.96。 因此,从第 6 行到第 10 行的增长率现在将如下面的公式所示。

(67.96- 第 5 行的值遵循减少模式)/计数器步数,即这种情况下为 6

对 Tank 2 继续进行此计算。

谢谢是对解决方案的期待。

更新。

@manotheshark。 这是一个好的开始。 但它不能很好地概括。 当我包含第 12 到 16 行时,它会产生错误的 output。 即它不会从第 11 行下降 0.05。

df <- data.frame(
  Water_level = c(67.92, rep(NA,9),67.96, rep(NA,5),10.5,rep(NA,8),20),
  Flag = c(rep(0,5),rep(1,6),rep(0,5),rep(0,5),rep(1,5)),
  Tank= c(rep(1, 16), rep(2, 10)),
  Counter = c(seq(1:5),seq(1:6),seq(1:5), seq(1:5),seq(1:5))
)
df

   Water_level Flag Tank Counter
1        67.92    0    1       1
2           NA    0    1       2
3           NA    0    1       3
4           NA    0    1       4
5           NA    0    1       5
6           NA    1    1       1
7           NA    1    1       2
8           NA    1    1       3
9           NA    1    1       4
10          NA    1    1       5
11       67.96    1    1       6
12          NA    0    1       1
13          NA    0    1       2
14          NA    0    1       3
15          NA    0    1       4
16          NA    0    1       5
17       10.50    0    2       1
18          NA    0    2       2
19          NA    0    2       3
20          NA    0    2       4
21          NA    0    2       5
22          NA    1    2       1
23          NA    1    2       2
24          NA    1    2       3
25          NA    1    2       4
26       20.00    1    2       5

运行您的解决方案的 output 如下所示。 第 12 行应该是 67.96 - 0.05 = 67.91。

   Water_level Flag Tank Counter
1     67.92000    0    1       1
2     67.87000    0    1       2
3     67.82000    0    1       3
4     67.77000    0    1       4
5     67.72000    0    1       5
6     67.30167    1    1       1
7     67.43333    1    1       2
8     67.56500    1    1       3
9     67.69667    1    1       4
10    67.82833    1    1       5
11    67.96000    1    1       6
12    67.37000    0    1       1
13    67.32000    0    1       2
14    67.27000    0    1       3
15    67.22000    0    1       4
16    67.17000    0    1       5
17    10.50000    0    2       1
18    10.45000    0    2       2
19    10.40000    0    2       3
20    10.35000    0    2       4
21    10.30000    0    2       5
22    12.24000    1    2       1
23    14.18000    1    2       2
24    16.12000    1    2       3
25    18.06000    1    2       4
26    20.00000    1    2       5

未测试这是否适用于多个罐循环。 data.frame转换为data.table

library(data.table)
setDT(df)

# calculate tank levels when dropping with Flag of 0
df[Flag == 0, Water_level := first(Water_level) - 0.05 * (.I - first(.I)), by = .(Flag, Tank)]

# use sequence to determine tank levels when filling from previous minimum to new max
df[Flag == 1, Water_level := seq(df[Flag == 0, last(Water_level), by = .(Flag, Tank)][,V1][.GRP], last(Water_level), length.out = .N + 1)[-1], by = .(Flag, Tank)]

> df
    Water_level Flag Tank Counter
 1:       67.92    0    1       1
 2:       67.87    0    1       2
 3:       67.82    0    1       3
 4:       67.77    0    1       4
 5:       67.72    0    1       5
 6:       67.76    1    1       1
 7:       67.80    1    1       2
 8:       67.84    1    1       3
 9:       67.88    1    1       4
10:       67.92    1    1       5
11:       67.96    1    1       6
12:       10.50    0    2       1
13:       10.45    0    2       2
14:       10.40    0    2       3
15:       10.35    0    2       4
16:       10.30    0    2       5
17:       12.24    1    2       1
18:       14.18    1    2       2
19:       16.12    1    2       3
20:       18.06    1    2       4
21:       20.00    1    2       5
    Water_level Flag Tank Counter

暂无
暂无

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