R 替换na和x27；从另一个df获取值

我在下面有两个数据帧，第一个df有~15k个按时间和日期记录的步数，第二个df是每个间隔时间的平均步数。我想做的是通过df1，用df2中的avg.steps值替换na值，但是我似乎无法计算出R。什么是最有效的方法？有没有一种方法可以用dplyr来实现呢

df1如下所示：

steps <- c(51, 516, NA, NA, 161, 7)
interval <- c(915, 920, 925, 930, 935, 940)

steps  interval
   51       915
  516       920
   NA       925
   NA       930
  161       935
    7       940  

avg.steps <- c(51, 516, 245, 0, 161, 7)
interval <- c(915, 920, 925, 930, 935, 940)

avg.steps  interval
       51       915
      516       920
      245       925
        0       930
      161       935
        7       940  

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步骤只要条目是对应的，就相当简单

df1$steps[is.na（df1$steps）]%
分组依据（区间）%>%
mutate（steps=rep（df2$avg.steps[df2$interval==interval[1]]，length（interval）））$steps
以下是我如何使用
数据表v1.9.6
：

require(data.table) # v1.9.6+, for 'on=' feature
dt1[is.na(steps), steps := dt2[.SD, avg.steps, on="interval"]]

第一个参数
i=is.na（steps）
允许我们只查看
dt1$steps
为
na
的行。在这些行上，我们更新
dt1$steps
。这是通过作为子集执行联接来完成的
.SD
指数据的子集，即
dt1$steps
等于
NA
的行

对于
steps
为
NA
的每一行，我们在
dt2
中找到相应的匹配行，同时在“interval”列中加入

例如，
is.na（steps）
将返回
dt1
中的第三行作为其中一行。用
dt2$interval
查找
.SD$interval=925
的匹配行将返回索引“3”（dt2

中的第三行）。相应的

avg.steps

值为“245”。因此，

dt1

的第三行将更新为

245

希望这有帮助

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如果

dt2

对任何

dt1$interval

值都有多个匹配项，则必须决定使用哪个值进行更新。但我猜这里不是这样。

它们不对应，df2只有288个条目，因为它只是df1I的每个间隔的平均值。我尝试了上述方法，得到了以下错误：

集合中的错误（I，j=lc，value=newfactor）：.SD被锁定。使用：=或set通过引用更新.SD保留供将来使用。直接在j中使用：=。或者使用copy（.SD）作为（缓慢的）最后手段，直到shallow（）被导出。

我花了一些时间研究这个问题，并了解了更多关于data.tables的信息，但无法在当前的开发中解决它。现在使用

copy（.SD）

。

require(data.table) # v1.9.6+, for 'on=' feature
dt1[is.na(steps), steps := dt2[.SD, avg.steps, on="interval"]]