在數據框上使用應用來填充另一個數據框的缺失值

Question

首先我想說我是 R 的新手。這個問題令人難以置信地令人沮喪。 我試過應用、lapply 和 mapply。 都有錯誤。 我搞不清楚了。

我想要做的是從“結果”中取出時間並將其放在“記錄”中的時間，如果記錄沒有時間（它是 NA）。

我已經在傳統的 for 循環中完成了此操作，但這會使代碼難以閱讀。 我讀過應用函數可以使這更容易。

Data Frame "Results"
ID Time(sec)    
1  1.7169811
2  1.9999999
3  2.3555445
4  3.4444444

Data Frame "Records"
ID Time(sec) Date
1  NA        1/1/2018
2  1.9999999 1/1/2018
3  NA        1/1/2018
4  3.1111111 1/1/2018

Data Frame 'New' Records
ID Time(sec)   Date
1  1.7169811 1/1/2018
2  1.9999999 1/1/2018
3  2.3555445 1/1/2018
4  3.1111111 1/1/2018

Answer 1

在這種情況下無需使用 apply。 基於某些謂詞在兩個值之間進行有條件選擇的模式是ifelse() ：

ifelse(predicate, value_a, value_b)

在這種情況下，您說您還必須確保兩個數據幀之間的值與 ID 匹配。 在 R 中實現此功能的函數被恰當地命名為match()

match(target_values, values_to_be_matched)

match返回匹配values_to_be_matched到target_values的索引，如下所示： target_values[indices] 。

結合起來：

inds <- match(records$ID, results$ID)
records$time <- ifelse(is.na(records$time), results$time[inds], records$time)

is.na()這里是一個謂詞，它檢查向量中每個值的值是否為 NA。

Answer 2

受這個答案的啟發。

來自幫助：給定一組向量， coalesce()在每個位置找到第一個非缺失值。 這是受 SQL COALESCE 函數的啟發，該函數對 NULL 執行相同的操作

    library(tidyverse)

    txt1 <- "ID Time(sec)    
    1  1.7169811
    2  1.9999999
    3  2.3555445
    4  3.4444444"

    txt2 <- "ID Time(sec) Date
    1  NA        1/1/2018
    2  1.9999999 1/1/2018
    3  NA        1/1/2018
    4  3.1111111 1/1/2018"

    df1 <- read.table(text = txt1, header = TRUE)
    df2 <- read.table(text = txt2, header = TRUE)

    df1 %>% 
      left_join(df2, by = "ID") %>% 
      mutate(Time.sec. = coalesce(Time.sec..x, Time.sec..y)) %>% 
      select(-Time.sec..x, -Time.sec..y)

    #>   ID     Date Time.sec.
    #> 1  1 1/1/2018  1.716981
    #> 2  2 1/1/2018  2.000000
    #> 3  3 1/1/2018  2.355545
    #> 4  4 1/1/2018  3.444444

由 reprex 包 (v0.2.0) 創建於 2018-03-10。