如果为Na，则将该值替换为另一个值-R（地理代码）

我有一个数据帧，如果lat是NA，那么我希望For循环再次查找地理代码，并用数据帧中的值替换它

Country        Continent    long      lat
Netherlands    Europe         NA       NA
     Norway    Europe   8.468946 60.47202
       Poland  Europe  19.145136 51.91944

library(ggmap)
geocode("CountryName") will give the lat and long result.

如何以编程方式分配R，使其在数据帧中的每一行中运行for循环，并检查NA，如果NA，则获取地理代码，并在数据帧df中替换它

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请帮我做这个。谢谢。

我的回答基本上与格雷戈评论中提到的相同，但有一个有效的例子

在R中发出下一个命令后：

library(ggmap) # for using command 'geocode'

# setting up a sample dataframe with missing longitudes and latitudes data
df <- data.frame(Country = c('Netherland', 'Norway', 'Poland'), 
                 Continent = rep('Europe', 3),
                 long = c(NA, 8.468946, 19.145136),
                 lat = c(NA, 60.47202, 51.91944))
# print the dataframe
df

要修复缺失的经度和纬度，请发出以下命令：

# looking for rows where longitude is missing
missing.long <- is.na(df$long)
# getting the missing longitude for the above TRUE marked rows
df[missing.long, 'long'] <- geocode(as.character(df$Country[missing.long]))$lon
# looking for rows where latitude is missing
missing.lat <- is.na(df$lat)
# getting the missing latitude for the above TRUE marked rows
df[missing.lat, 'lat'] <- geocode(as.character(df$Country[missing.lat]))$lat
# print the dataframe
df

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当然，如果经度和纬度数据总是一起丢失，则不必使用单独的

missing.long

和

missing.lat

向量。

不需要循环

missing\u lat=is.na（您的\u数据$lat）

获取缺少的行

fill\u in=geocode（您的数据$Country[missing\u lat]）

查找所有缺失的国家。我没有这个软件包，但您可能可以找出如何填充数据框，比如

you\u data[missing\u lat，“lat”]=fill\u in$lat

。

# looking for rows where longitude is missing
missing.long <- is.na(df$long)
# getting the missing longitude for the above TRUE marked rows
df[missing.long, 'long'] <- geocode(as.character(df$Country[missing.long]))$lon
# looking for rows where latitude is missing
missing.lat <- is.na(df$lat)
# getting the missing latitude for the above TRUE marked rows
df[missing.lat, 'lat'] <- geocode(as.character(df$Country[missing.lat]))$lat
# print the dataframe
df

     Country Continent      long      lat
1 Netherland    Europe  5.291266 52.13263
2     Norway    Europe  8.468946 60.47202
3     Poland    Europe 19.145136 51.91944