如何用行均值估算缺失值？答案

【问题标题】：How do I impute missing values with row mean?如何用行均值估算缺失值？
【发布时间】：2021-06-09 03:58:13
【问题描述】：

我想使用行均值来估算 VPS8 的缺失值。

考虑cmets后，修改如下：

VPS8 <- data.frame(YAL002W=as.numeric(cdc15["YAL002W",]))
ind <- which(is.na(VPS8), arr.ind=TRUE)
VPS8[ind] <- rowMeans(VPS8, na.rm=TRUE)[ind[,1]]

返回值为：

num[1:6] NaN NaN NaN NaN NaN NaN

所需的输出 用行均值估算缺失值并另存为。

【问题讨论】：

如果您创建一个小的可重现示例以及预期的输出，这将更容易提供帮助。阅读how to give a reproducible example。图片不是共享数据/代码的正确方式。

标签： r bioinformatics missing-data

【解决方案1】：

对于该错误，请尝试将 VPS8 转换为数据帧。编辑：

VPS8 <- data.frame(YAL002W=as.numeric(cdc15["YAL002W",]))
time <- as.numeric(row.names.data.frame(VPS8))
df <- data.frame(VPS8,time)
ind <- which(is.na(df), arr.ind=TRUE)
df[ind] <- rowMeans(df, na.rm=TRUE)[ind[,1]]

检查这是否有效

【讨论】：

按照您的建议，错误消失了。但是，df[ind] <- rowMeans(df, na.rm=TRUE)[ind[,1]]（我的最后一行代码）给出了错误：rowMeans(df, na.rm = TRUE) 中的错误：'x' must be numeric
df 数据框中的一个列不是数字格式。这就是错误的原因。您可以将 cols 转换为数字格式。
你能告诉我你想要的输出吗？所以我可以清楚地发布答案。您可以编辑您的问题并添加所需的输出。
当我尝试将 ind 转换为数字时，我收到错误 Error in which(is.na(as.numeric(VPS8)), arr.ind = TRUE) : 'list' object cannot be coerced to type 'double'
@mellio 编辑了答案。请检查