用 R 中的特定行均值替换缺失值或字符答案

【问题标题】：replace missing values or characters with the particular row mean in R用 R 中的特定行均值替换缺失值或字符
【发布时间】：2013-01-22 00:20:11
【问题描述】：

我想用行平均值替换数据中的缺失值或字符值。例如在下面的数据中，缺失值用“U”表示，我想用每一行的“ave”列中的值替换从 p1 到 p6 的所有“U”。有数千行要替换。

num p1 p2 p3 p4 p5 p6   ave

L1  0  10 1  U  0  -10   1.3

L2  10  1 10 10 U  10    7.1

L3  U  10 10  U 1  -10   3.1

【问题讨论】：

您应该添加一个与您使用的语言相对应的标签（R？）。
是的 - 没有关于您使用的语言的信息很难提供帮助。
你能dput几行你的实际数据。 “ave”列是您的数据框的一部分吗？是否存在 both 缺失值和代表缺失值的“U”等字符？

标签： r replace

【解决方案1】：

数据：

df<-read.table(text="num p1 p2 p3 p4 p5 p6   ave
L1  0  10 1  U  0  -10   1.3
L2  10  1 10 10 U  10    7.1
L3  U  10 10  U 1  -10   3.1  ", header = TRUE)

您可以使用apply 替换Us：

as.data.frame(t(apply(df, 1, function(x) replace(x, x == "U", tail(x, 1)))))

  num  p1 p2 p3  p4  p5  p6 ave
1  L1   0 10  1 1.3   0 -10 1.3
2  L2  10  1 10  10 7.1  10 7.1
3  L3 3.1 10 10 3.1   1 -10 3.1

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种方法：

mydf <- read.table(
  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, 
  text = "num p1 p2 p3 p4 p5 p6   ave
          L1  0  10 1  U  0  -10   1.3
          L2  10  1 10 10 U  10    7.1
          L3  U  10 10  U 1  -10   3.1")

cbind(mydf[1], 
      t(apply(mydf[-1], 1, 
              function(x) ifelse(x == "U", x["ave"], x))))
#   num  p1 p2 p3  p4  p5  p6 ave
# 1  L1   0 10  1 1.3   0 -10 1.3
# 2  L2  10  1 10  10 7.1  10 7.1
# 3  L3 3.1 10 10 3.1   1 -10 3.1

【讨论】：

文件在 .csv 中，但 R 将“U”更改为 NA，它如何与 NA 一起使用？
用ifelse(is.na(x)...替换ifelse(x == "U"...

【解决方案3】：

在 r 语言中通常不鼓励使用 for 循环，因此 sven 的答案更好，但这里有一个简单的方法来做你想做的事情..

# example data table
mtcars

# here's how to access all the columns below two in the first row
mtcars[ 1 ,  mtcars[ 1 , ] < 2 ]

# here's how to take the mean of all columns at or above two in the first row
rowMeans( mtcars[ 1 ,  mtcars[ 1 , ] >= 2 ] , na.rm = T )

# here's how to overwrite the values below two with the mean of all columns at or above two
mtcars[ 1 ,  mtcars[ 1 , ] < 2 ] <- rowMeans( mtcars[ 1 ,  mtcars[ 1 , ] >= 2 ] , na.rm = T )


# run this command for every row, and you're done
for ( i in seq( nrow( mtcars ) ) ){
    mtcars[ i ,  mtcars[ i , ] < 2 ] <- 
        rowMeans( mtcars[ i ,  mtcars[ i , ] >= 2 ] , na.rm = T )
}

【讨论】：