R 带条件的插补值单元格

我有这个数据框：

df <- data.frame( Date = c("2017-02-23", "2017-02-23", "2017-02-23", "2017-02-23", "2017-02-23", "2017-02-23", "2017-02-25"),
                   idx = c(1, 2, 3,  4,5, 6, 3),
                   Temp = c(2, 5, 12, 12,12, 1, 5),
                   idy=   c(1, 3,  1, 6,  2, 5, 9))

---

但平均值的计算方法不正确。该值为7.33，而不是2.66。

如果我正确理解了您的意思，并且如果没有更多的边缘案例，则该值应该有效

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Temp = replace(Temp, Temp > 10, mean(Temp[idx %in% idy[Temp > 10]])))


#        Date idx     Temp idy
#1 2017-02-23   1 2.000000   1
#2 2017-02-23   2 5.000000   3
#3 2017-02-23   3 2.666667   1
#4 2017-02-23   4 2.666667   6
#5 2017-02-23   5 2.666667   2
#6 2017-02-23   6 1.000000   5
#7 2017-02-25   3 5.000000   9

我们也可以直接这样做

with(df, replace(Temp, Temp > 10, mean(Temp[idx %in% idy[Temp > 10]])))
#[1] 2.000000 5.000000 2.666667 2.666667 2.666667 1.000000 5.000000

---

逻辑是通过首先查找其相应的

idy

值，然后

idx

并获得这些

Temp

值的

平均值来替换所有大于10的
Temp
值
 抱歉，这个错误仍然不起作用，仍然不清楚为什么2+5+1？这确实有效，但它需要在（日期）之前进行分组，不是吗？。df%>%组由（日期）%>%突变（温度=替换（温度，温度>10，平均值（温度[idx%以%idy为单位[Temp>10]）））@s157 ohh..ok。我不知道你是按日期分组的。是的，如果需要，您可以按（日期）添加
组。
library(dplyr)

df %>%
  mutate(Temp = replace(Temp, Temp > 10, mean(Temp[idx %in% idy[Temp > 10]])))


#        Date idx     Temp idy
#1 2017-02-23   1 2.000000   1
#2 2017-02-23   2 5.000000   3
#3 2017-02-23   3 2.666667   1
#4 2017-02-23   4 2.666667   6
#5 2017-02-23   5 2.666667   2
#6 2017-02-23   6 1.000000   5
#7 2017-02-25   3 5.000000   9

with(df, replace(Temp, Temp > 10, mean(Temp[idx %in% idy[Temp > 10]])))
#[1] 2.000000 5.000000 2.666667 2.666667 2.666667 1.000000 5.000000