У меня есть фрейм данных с НСБУ и я хочу, чтобы заменить Nas с рядом означаетНайти и заменить отсутствующие значения со строкой означают
c1 = c(1,2,3,NA)
c2 = c(3,1,NA,3)
c3 = c(2,1,3,1)
df = data.frame(c1,c2,c3)
> df
c1 c2 c3
1 1 3 2
2 2 1 1
3 3 NA 3
4 NA 3 1
так что
> df
c1 c2 c3
1 1 3 2
2 2 1 1
3 3 3 3
4 2 3 1
Очень похоже на @ Батист Ответим
> ind <- which(is.na(df), arr.ind=TRUE)
> df[ind] <- rowMeans(df, na.rm = TRUE)[ind[,1]]
Мое решение
rwmns = rowMeans(df,na.rm=TRUE)
df$c1[is.na(df$c1)] = rwmns[is.na(df$c1)]
df$c2[is.na(df$c2)] = rwmns[is.na(df$c2)]
df$c3[is.na(df$c3)] = rwmns[is.na(df$c3)]
> df
c1 c2 c3
1 1 3 2
2 2 1 1
3 3 3 3
4 2 3 1
Есть ли более элегантный способ, особенно когда у кого-то много столбцов?
Отличная работа идет с вашим собственным решением. Вы можете использовать '[[' вместо индекса, поэтому каждая строка будет 'df [[col_name]] [is.na (df [[col_name]])] <- rwmns [is.na (df [[col_name]]) '. Таким образом, вы можете создать цикл или использовать семейство apply над именами столбцов, которые вы хотите выполнить. – Justin
Я думаю, что это работает,
df[which(is.na(df), arr.ind=TRUE)] <- rowMeans(df[!complete.cases(df), ], na.rm=TRUE)
+1 приятное решение !! Гораздо лучше, чем моя ленивая «подавать»! –
Это немного избыточно, чтобы использовать как is.na, так и complete.cases; вероятно, более эффективный способ в двух строках – baptiste
Как это возможно? 'idx <- который (is.na (df), arr.ind = TRUE); df [idx] <- rowMeans (df [idx [, 1],], na.rm = TRUE) ' –
Использование apply (обратите внимание, что возвращаемый объект является matrix):
t(apply(df , 1 , function(x) { x[ is.na(x) ] = mean(x , na.rm = TRUE); x }))
c1 c2 c3
[1,] 1 3 2
[2,] 2 1 1
[3,] 3 3 3
[4,] 2 3 1
Мы используем любую анонимную функцию для изменения значения каждого NA в каждой строке к mean этой строки. Единственное преимущество заключается в том, что вам больше не нужно вводить текст, если количество строк увеличивается. Это не особенно эффективно или быстро в вычислительном смысле, но тем более в когнитивном смысле (вы не заметите, если у вас нет 000 000 строк).
Другой вариант na.aggregate из library(zoo) после транспонирования набора данных
library(zoo)
df[] <- t(na.aggregate(t(df)))
df
# c1 c2 c3
#1 1 3 2
#2 2 1 1
#3 3 3 3
#4 2 3 1
+1 хорошее использование часто заданного аргумента' arr.ind' –
Я обнаружил, что если у меня есть целые строки NA, возникает ошибка. Правильно ли этот этикет представляет собой совершенно новый вопрос? – Brian