如何用 data.table 中另一列的值替换 NA（给出的示例）？答案

【问题标题】：How to replace NAs with values from another column in data.table (Example given)?如何用 data.table 中另一列的值替换 NA（给出的示例）？
【发布时间】：2020-02-19 09:52:00
【问题描述】：

DT 是 data.table，我想用访问列中的值替换 NA，而 Expected_DT 是所需的 DT。

DT<-data.table(name=c("x","x","x","x"),hour=1:4,count=c(NA,45,56,78),visits=c(14,45,56,78))

name hour count visits
1:    x    1    NA     14
2:    x    2    45     45
3:    x    3    56     56
4:    x    4    78     78

这就是我想要的

Expected_DT<-data.table(name=c("x","x","x","x"),hour=1:4,count=c(14,45,56,78),visits=c(14,45,56,78))


   name hour count visits
1:    x    1    14     14
2:    x    2    45     45
3:    x    3    56     56
4:    x    4    78     78

【问题讨论】：

count >= visits 总是正确的吗？

标签： r data.table

【解决方案1】：

几个选项：

1) 使用fcoalesce

DT[, count := fcoalesce(visits, count)]

2) 使用is.na:

DT[is.na(count), count := visits]

3) 使用fifelse:

DT[, count := fifelse(is.na(count), visits, count)]

4) 使用 set 并使用 sindri_baldur 对 [[ 的评论以加快索引速度：

ix <- DT[is.na(count), which=TRUE]
set(DT, ix, "count", DT[["visits"]][ix])

【讨论】：

可以通过将DT[ix, visits] 替换为DT[[c(4, ix)]] 来加速4)
@sindri_baldur。谢谢，这是我第一次看到这种语法。如果我没记错的话，如果有超过 1 个 NA，它将不起作用
对不起，我的错！我认为替换将是DT[["visits"]][ix]。关键是data.table 有一些开销，所以使用 uber fast set() 所以如果直接提取一些值，使用列表语法会更快。

【解决方案2】：

使用data.table的解决方案：

DT[is.na(count),  count:=visits]

DT

   name hour count visits
1:    x    1    14     14
2:    x    2    45     45
3:    x    3    56     56
4:    x    4    78     78

【讨论】：

【解决方案3】：

一些基本的 R 解决方案

使用ifelse

DT <- within(DT, count <- ifelse(is.na(count),visits,count))

使用rowSums

DT <- within(DT, count <- rowSums(cbind(is.na(count)*visits,count),na.rm = TRUE))

【讨论】：

【解决方案4】：

这是一个完整的 dplyr 版本，供其他用户使用：

library(dplyr)

DT %>%
    mutate(count = if_else(is.na(count), visits, count))

  name hour count visits
1    x    1    14     14
2    x    2    45     45
3    x    3    56     56
4    x    4    78     78

【讨论】：