R用唯一的随机数字替换NAs

数据帧中有一个变量，看起来像这样

x=c(1,2,4,6,7,NA,NA,5,NA,NA,9)

x中的每个元素都是唯一的编号，我希望用唯一的编号替换NAs

我曾经尝试过类似的方法，但我想知道是否有更有效的方法

x[is.na(x)]=sample(10:15,replace=F)
Warning message:
In x[is.na(x)] = sample(10:15, replace = F) :
  number of items to replace is not a multiple of replacement length

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谢谢

您可以循环并创建缺失值索引向量，然后将该向量传递到嵌套在其中的

random（）

中，以生成要替换缺失值的随机数

# data
x=c(1,2,4,6,7,NA,NA,5,NA,NA,9)
# vector of missing values
v <- NULL
# loop to find missing value indices
for(i in 1:length(x)){
  if(is.na(x[i])==TRUE)
    v <- append(v, i)
}
# replace missing values with a random integer
xnew <- replace(x, v, sample(10, length(v), replace = FALSE))



x
>> 1  2  4  6  7 NA NA  5 NA NA  9
xnew
>> 1  2  4  6  7  5 10  5  4  2  9

#数据
x=c（1,2,4,6,7，NA，NA，5，NA，NA，9）
#缺失值向量
v>1 2 4 6 7 5 10 5 4 2 9

如果您从候选值集中“计算”要采样的项数（

的总和为.na

似乎是一种很好的计算方法），则您不会得到错误：

x[is.na(x)] <- sample(10:15, size=sum(is.na(x)), replace=F)

> x
 [1]  1  2  4  6  7 12 14  5 11 13  9

x[is.na（x）]x
[1]  1  2  4  6  7 12 14  5 11 13  9

可能：

x[is.na（x）]我有点像
x[is.na（x）]它可以是任何唯一的数字吗？它必须是随机生成的吗？一般来说，for循环应该在r中避免（除非它们不能），因为它们运行得非常慢。举一个小例子，比如OP，这并不太糟糕，但对于较大的向量来说效率可能非常低。