根据多个条件将 NA 值替换为预先存在的值答案

【问题标题】：Replace NA values with preexisting value based on multiple conditions根据多个条件将 NA 值替换为预先存在的值
【发布时间】：2021-07-08 03:20:00
【问题描述】：

我正在处理以下数据。它与物品的尺寸和运送它们的盒子有关。

       Box_Height     Box_Length     Box_Width Item_Height Item_Length Item_Width
 1             NA             74             4          NA          NA         NA
 2             NA             42            NA           6          42          6
 3              6             NA            NA           6          22          6
 4              6             NA            NA           6          42          6
 5              6             NA            NA           6          42          6
 6             NA             NA            NA          NA          NA         NA

根据运输公司的说法，当其中一个箱子列具有 NA 值时，这意味着该物品已经装在箱子中并且正在按原样运输。因此，我只需要将缺少的 Box_Height 替换为 Item_Height。

为此，我编写了以下代码：

df$Box_Height[is.na(df$Box_Height) & !is.na(df$Item_Height)] <- df$Item_Height

我最终会尝试测试一行何时缺少框尺寸并且特定项目尺寸没有缺失，然后用该项目替换缺少的框尺寸维度。

我收到此错误：

Error in df$Box_Height[is.na(df$Box_Height) &  : 
  NAs are not allowed in subscripted assignments

这有点令人困惑，因为这是我要替换的内容。

如果有人对如何正确执行此操作或我哪里出错有任何建议，我将非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r na missing-data dplyr across

【解决方案1】：

尝试使用ifelse() 应用相同的条件。

df$Box_Height <- ifelse(is.na(df$Box_Height) & !is.na(df$Item_Height), df$Item_Height, df$Box_Height)

ifelse() 函数要求您分别为条件为真和假的情况提供值，以确保向量长度匹配。用[ 对df$Box_Height 进行子集化可能会产生一个比df$Item_Height 短的向量，而df$Item_Height 没有被子集化。

【讨论】：

感谢您的帮助！这就是我需要的。我发誓 R 语法会随机破坏我的大脑。

【解决方案2】：

我建议使用 tidyverse 语法。并使用if_else 而不是ifelse。

library(tidyverse)

df <- tibble::tribble(
  ~Box_Height, ~Box_Length, ~Box_Width, ~Item_Height, ~Item_Length, ~Item_Width,
  NA,         74,          4,           NA,         NA,          NA,
  NA,         42,         NA,           6,          42,          6,
  6,          NA,         NA,           6,          22,          6,
  6,          NA,         NA,           6,          42,          6,
  6,          NA,         NA,           6,          42,          6,
  NA,         NA,         NA,           NA,         NA,          NA
)


df %>%
  mutate(Item_Height = if_else(
    is.na(Box_Height) & !is.na(Item_Height),
    Item_Height,
    Box_Height
  ))
#> # A tibble: 6 x 6
#>   Box_Height Box_Length Box_Width Item_Height Item_Length Item_Width
#>        <dbl>      <dbl>     <dbl>       <dbl>       <dbl>      <dbl>
#> 1         NA         74         4          NA          NA         NA
#> 2         NA         42        NA           6          42          6
#> 3          6         NA        NA           6          22          6
#> 4          6         NA        NA           6          42          6
#> 5          6         NA        NA           6          42          6
#> 6         NA         NA        NA          NA          NA         NA

【讨论】：

【解决方案3】：

此语法将同时对框的所有属性（尺寸）执行所需的操作

library(dplyr)
df %>% mutate(across(starts_with("Box"), ~ ifelse(is.na(.x), 
                                                  get(str_replace(cur_column(), "Box", "Item")),
                                                  .x)))

# A tibble: 6 x 6
  Box_Height Box_Length Box_Width Item_Height Item_Length Item_Width
       <dbl>      <dbl>     <dbl>       <dbl>       <dbl>      <dbl>
1         NA         74         4          NA          NA         NA
2          6         42         6           6          42          6
3          6         22         6           6          22          6
4          6         42         6           6          42          6
5          6         42         6           6          42          6
6         NA         NA        NA          NA          NA         NA

【讨论】：