R：将NAs添加到数据帧中
我有这样一个数据框：R：将NAs添加到数据帧中,r,dataframe,na,R,Dataframe,Na,我有这样一个数据框： Name Position Value a 1 0.2 a 3 0.4 a 4 0.3 b 1 0.5 b 2 0.4 b 5 0.3 c 2 0.3 c 3 0.4 c 5 0.1 d
Name Position Value
a 1 0.2
a 3 0.4
a 4 0.3
b 1 0.5
b 2 0.4
b 5 0.3
c 2 0.3
c 3 0.4
c 5 0.1
d 1 0.2
d 2 0.4
d 3 0.5
Name Position Value
a 1 0.2
a 2 NA
a 3 0.4
a 4 0.3
a 5 NA
b 1 0.5
b 2 0.4
b 3 NA
b 4 NA
b 5 0.3
c 1 NA
c 2 0.3
c 3 0.4
c 4 NA
c 5 0.1
d 1 0.2
d 2 0.4
d 3 0.5
d 4 NA
d 5 NA
Name Position Value
a 1 0.2
a 3 0.4
a 4 0.3
b 1 0.5
b 2 0.4
b 5 0.3
c 2 0.3
c 3 0.4
c 5 0.1
d 1 0.2
d 2 0.4
d 3 0.5
Name Position Value
a 1 0.2
a 2 NA
a 3 0.4
a 4 0.3
a 5 NA
b 1 0.5
b 2 0.4
b 3 NA
b 4 NA
b 5 0.3
c 1 NA
c 2 0.3
c 3 0.4
c 4 NA
c 5 0.1
d 1 0.2
d 2 0.4
d 3 0.5
d 4 NA
d 5 NA
谢谢。您可以使用
重塑2# make sample data frame
df <- read.table(text = "Name Position Value
a 1 0.2
a 3 0.4
a 4 0.3
b 1 0.5
b 2 0.4
b 5 0.3
c 2 0.3
c 3 0.4
c 5 0.1
d 1 0.2
d 2 0.4
d 3 0.5", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
library('reshape2')
df2 <- dcast(df, Name ~ Position)
df3 <- melt(df2, value.name = "Value", variable.name = "Position")
df3[order(df3$Name), ]
# Name Position Value
# 1 a 1 0.2
# 5 a 2 NA
# 9 a 3 0.4
# 13 a 4 0.3
# 17 a 5 NA
# 2 b 1 0.5
# 6 b 2 0.4
# 10 b 3 NA
# 14 b 4 NA
# 18 b 5 0.3
# 3 c 1 NA
# 7 c 2 0.3
# 11 c 3 0.4
# 15 c 4 NA
# 19 c 5 0.1
# 4 d 1 0.2
# 8 d 2 0.4
# 12 d 3 0.5
# 16 d 4 NA
# 20 d 5 NA
#制作示例数据帧
df您可以使用数据表
library(data.table)
DT <- data.table(df)
setkey(DT, Position)
DT[, .SD[J(1:5), roll=FALSE], by=Name][order(Name, Position),]
# Name Position Value
#1: a 1 0.2
#2: a 2 NA
#3: a 3 0.4
#4: a 4 0.3
#5: a 5 NA
#6: b 1 0.5
#7: b 2 0.4
#8: b 3 NA
#9: b 4 NA
#10: b 5 0.3
#11: c 1 NA
#12: c 2 0.3
#13: c 3 0.4
#14: c 4 NA
#15: c 5 0.1
#16: d 1 0.2
#17: d 2 0.4
#18: d 3 0.5
#19: d 4 NA
#20: d 5 NA
数据
df也许这太过分了，但我想你可以用它来做：
library(sqldf)
# Your data frame:
df <- data.frame(
name = c('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd'),
position = c(1, 3, 4, 1, 2, 5, 2, 3, 5, 1, 2, 3),
value = c(0.2, 0.4, 0.3, 0.5, 0.4, 0.3, 0.3, 0.4, 0.1, 0.2, 0.4, 0.5)
)
# A data frame to hold the positions you want to fill:
pos = data.frame(pos = 1:5)
# SQLdf let's you write SQL sentences that use data frames like SQL tables:
df2 <- sqldf(
"select a.*, b.value as value
from (
select a.name, p.pos as position
from (select distinct name from df) as a, pos as p
) as a
left join df as b on a.name = b.name and a.position = b.position"
)
df2
## Result:
## name position value
##1 a 1 0.2
##2 a 2 NA
##3 a 3 0.4
##4 a 4 0.3
##5 a 5 NA
##6 b 1 0.5
##7 b 2 0.4
##8 b 3 NA
##9 b 4 NA
##10 b 5 0.3
##11 c 1 NA
##12 c 2 0.3
##13 c 3 0.4
##14 c 4 NA
##15 c 5 0.1
##16 d 1 0.2
##17 d 2 0.4
##18 d 3 0.5
##19 d 4 NA
##20 d 5 NA
库（sqldf）
#您的数据帧：
df我将使用数据表
，但使用@akrun下划线的不同方式：
library(data.table)
dt = as.data.table(df)
setkey(dt, Name, Position)
dt[CJ(unique(Name),unique(Position))]
以下是一些基本解决方案：
as.data.frame.table(tapply(df[[3]], df[2:1], c))
及
@Cinji18使用merge
非常简单df1@akrun Ops。。。没有看到您的评论并发布了相同的答案。。。我把它删除了。@nicola没关系。你可以把它寄出去。它比我的代码更紧凑，而且有点通用。我没有发布解决方案，因为OP提到不使用merge
这不是一种有效的方法。@akrun我可以问一个关于CJ和SJ的问题吗？我今天一直在研究CJ的一个例子。现在我正在用SJ搜索SO帖子。但我真的没有看到。你以前用过SJ吗？如果你用过，你是怎么用的？@jazzurro不，我以前没有用过SJ
。我不知道你以前是否看过这个链接@akrun，非常感谢。看来SJ真的是用来分类的。这可能类似于arrange
。看到外面的帖子不多，SJ可能没那么有用吗？@akrun是的，在你的留言进来之前，我只是看了一下。这是我目前唯一能找到的东西。
merge(df,
expand.grid(Position = unique(df$Position), Name = unique(df$Name)),
all = TRUE)