如何替换r中的空单元格

我在R中有一个data.frame，希望以特定的方式填充一些空单元格。下面是表格

Case.ID   |   Resource
-----------------------
   1      |     501
-----------------------
   1      | 
-----------------------
   1      |      0
-----------------------
   1      |      
-----------------------
   2      |    524
-----------------------

---

这里，我想将空单元格替换为每个CASE的第一个值。ID，在这种情况下，用Cas.ID＝1替换为空的单元格为501，而不是0。

< P>假设文件中的空白空间被导入为<代码> Na <代码>，这将使用<代码> DPLYR

。

library(dplyr)

# Create data frame to match post
df <- data.frame(Case.ID = c(1, 1, 1, 1, 2),
                 Resource = c(501, NA, 0, NA, 524))

df <- df %>%
  group_by(Case.ID) %>%
  mutate(Resource = if_else(is.na(Resource), head(Resource, 1), Resource))

df
# Case.ID Resource
# <dbl>    <dbl>
#    1      501
#    1      501
#    1        0
#    1      501
#    2      524

库（dplyr）
#创建数据帧以匹配post
df%
变异（Resource=if_else（is.na（Resource），head（Resource，1），Resource））
df
#Case.ID资源
#     
#    1      501
#    1      501
#    1        0
#    1      501
#    2      524
<代码> > p>假设文件中的空白空间被导入为<代码> NA >代码>，这将使用<代码> DPLYR  

library(dplyr)

# Create data frame to match post
df <- data.frame(Case.ID = c(1, 1, 1, 1, 2),
                 Resource = c(501, NA, 0, NA, 524))

df <- df %>%
  group_by(Case.ID) %>%
  mutate(Resource = if_else(is.na(Resource), head(Resource, 1), Resource))

df
# Case.ID Resource
# <dbl>    <dbl>
#    1      501
#    1      501
#    1        0
#    1      501
#    2      524

库（dplyr）
#创建数据帧以匹配post
df%
变异（Resource=if_else（is.na（Resource），head（Resource，1），Resource））
df
#Case.ID资源
#     
#    1      501
#    1      501
#    1        0
#    1      501
#    2      524
您可以在基本R中使用
替换

with(df, ave(v2, v1, FUN = function(i) replace(i, i == '', i[1])))

您可以在base R中使用
replace

with(df, ave(v2, v1, FUN = function(i) replace(i, i == '', i[1])))

我们可以使用
data.table

library(data.table)
setDT(df1)[, v1 := Resource[1L], Case.ID][is.na(Resource), Resource := v1][, v1 := NULL][]  

或者另一个选项是
na.aggregate

library(zoo)
setDT(df)[, Resource := na.aggregate(Resource, FUN = function(x) x[1]), Case.ID]

我们可以使用
data.table

library(data.table)
setDT(df1)[, v1 := Resource[1L], Case.ID][is.na(Resource), Resource := v1][, v1 := NULL][]  

或者另一个选项是
na.aggregate

library(zoo)
setDT(df)[, Resource := na.aggregate(Resource, FUN = function(x) x[1]), Case.ID]

一旦你把它导入R（比如说
df
），空的就被转换成NA。因此：

  Case.ID Resource
1       1      501
2       1       NA
3       1        0
4       1       NA
5       2      524

因此：

df$Resource<-ifelse(is.na(df$Resource),df$Case.ID,df$Resource)

一旦你把它导入R（比如说
df
），空的就被转换成NA。因此：

  Case.ID Resource
1       1      501
2       1       NA
3       1        0
4       1       NA
5       2      524

因此：

df$Resource<-ifelse(is.na(df$Resource),df$Case.ID,df$Resource)

请看一下这些关于如何制作a的技巧，以及上的这篇文章。也许下面的提示也值得一读。只需使用
is.na
即
库（data.table）；setDT（df1）[，v1:=Resource[1L]，Case.ID][is.na（Resource），Resource:=v1][，v1:=NULL][
请看一下这些关于如何生成a的技巧，以及上的这篇文章。也许下面的提示也值得一读。只需使用
is.na
即
库（data.table）；setDT（df1）[，v1:=Resource[1L]，Case.ID][is.na（Resource），Resource:=v1][，v1:=NULL][
您可以使用
第一（Resource）
而不是
head（）
您当然是对的。显然需要更多的咖啡你可以使用
first（资源）
而不是
head（）
你当然是对的。显然需要更多的咖啡