R：使用另一个数据表的值更新数据表中的 NA [重复]答案

【问题标题】：R: Updating NAs in a data table with values of another data table [duplicate]R：使用另一个数据表的值更新数据表中的 NA [重复]
【发布时间】：2016-03-03 02:19:33
【问题描述】：

有如下结构的两个数据表：

 DT1 <- data.table(ID=c("A","B","C"), P0=c(1,10,100), key="ID")
 DT2 <- data.table(ID=c("B","B","B","A","A","A","C","C","C"), t=rep(seq(0:2),3), P=c(NA,30,50,NA,4,6,NA,200,700))

在数据表DT2P 列中的所有 NA 应由数据表 DT1 中的值 P0 更新。

如果DT2像DT1一样被ID排序，问题可以这样解决：

 setorder(DT2,ID)
 idxr <- which(DT2[["t"]]==1)
 set(DT2, i=idxr, j="P", value=DT1[["P0"]])

但是数据表如何在不排序DT2之前“合并”呢？

【问题讨论】：

标签： r merge data.table na

【解决方案1】：

这是另一种按条件加入的选项

DT2[is.na(P), P := DT1[.SD, P0]]
DT2
#    ID t   P
# 1:  B 1  10
# 2:  B 2  30
# 3:  B 3  50
# 4:  A 1   1
# 5:  A 2   4
# 6:  A 3   6
# 7:  C 1 100
# 8:  C 2 200
# 9:  C 3 700

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以连接两个数据集on'ID'，对于'P'中的NA值，我们将'P'分配为'P0'，然后通过将'P0'分配给'NULL'来删除它。

library(data.table)#v1.9.6+
DT2[DT1, on='ID'][is.na(P), P:= P0][, P0:= NULL][]

或者正如@DavidArenburg 提到的，我们可以在加入'ID' 后使用ifelse 条件来替换'P' 中的NA 元素。

DT2[DT1, P := ifelse(is.na(P), i.P0, P), on = 'ID']

【讨论】：

我明白了，每个[]做了什么。这是一种接二连三的手术吗？
@kamath 类似于dplyr中的%>%。我们正在更新每个操作的结果数据集。
您可以使用ifelse 一步完成，就像DT2[DT1, P := ifelse(is.na(P), i.P0, P), on = 'ID'] 一样
@DavidArenburg 是的，谢谢，但我不确定ifelse 和 data.table 是否可以混淆。
@DavidArenburg 谢谢，我更新了。我在想ifelse 与分配相比会慢。