使用使用链接到列中另一个值的公式的公式，将ifelse（）条件应用于dataframe中NA值的多个列

我有一个多列的数据框。我减小了数据帧的大小以说明我的问题

一列“A”有一组完整的6个值。其余5列“v1”到“v5”随机缺少2个值，每个值都标记为NA

df <- data.frame('A' = c(2, 4, 7, 5, 3, 4), 'v1' = c(3, NA, NA, 4, 5, 5),
                 'v2' = c(NA, NA, 6, 4, 5, 5), 'v3' = c(3, 4, NA, NA, 5, 5),
                 'v4' = c(3, 4, 6, 4, NA, NA), 'v5' = c(3, 4, 6, NA, NA, 5))

我想做的是使用以下等式填充数据帧中的所有NAs：-0.05+0.9*x。其中x对应于同一行A列中的值。例如：

对于v1第2行，其中有第一个NA，列A=4。因此，我希望此NA填写如下：

-0.05+0.9*4=3.55------填充3.55

对于v1第3行NA，其中列A=7。我想要-0.05+0.9*7=6.25------用6.25填充

我试图使用ifelse（）函数，但不知道如何将其应用于整个数据帧，并将其链接到使用同一行中另一列值的等式

我的尝试如下，我知道这是错误的，但给出了我的方法：

---

ifelse（df$v1:v5==NA，-0.05+0.9*df$A，df$v1:v5）

下面是一个基于循环的工作方案，但不是非常优雅的解决方案。也许你会得到其他的回应

Indizes = which(is.na(df), arr.ind = TRUE)
for (i in 1:(dim(Indizes)[1])){
      df[Indizes[i, 1], Indizes[i, 2]] = -0.05 + 0.9*df[Indizes[i, 1], 1]
  }

输出：

  A   v1   v2   v3   v4   v5
1 2 3.00 1.75 3.00 3.00 3.00
2 4 3.55 3.55 4.00 4.00 4.00
3 7 6.25 6.00 6.25 6.00 6.00
4 5 4.00 4.00 4.45 4.00 4.45
5 3 5.00 5.00 5.00 2.65 2.65
6 4 5.00 5.00 5.00 3.55 5.00

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下面是一个基于循环的、有效的、但不是很优雅的解决方案。也许你会得到其他的回应

Indizes = which(is.na(df), arr.ind = TRUE)
for (i in 1:(dim(Indizes)[1])){
      df[Indizes[i, 1], Indizes[i, 2]] = -0.05 + 0.9*df[Indizes[i, 1], 1]
  }

输出：

  A   v1   v2   v3   v4   v5
1 2 3.00 1.75 3.00 3.00 3.00
2 4 3.55 3.55 4.00 4.00 4.00
3 7 6.25 6.00 6.25 6.00 6.00
4 5 4.00 4.00 4.45 4.00 4.45
5 3 5.00 5.00 5.00 2.65 2.65
6 4 5.00 5.00 5.00 3.55 5.00

基于

dplyr

（

tidyverse

）的解决方案：

library(dplyr)

my_df <- data.frame('A' = c(2, 4, 7, 5, 3, 4), 'v1' = c(3, NA, NA, 4, 5, 5),
                    'v2' = c(NA, NA, 6, 4, 5, 5), 'v3' = c(3, 4, NA, NA, 5, 5),
                    'v4' = c(3, 4, 6, 4, NA, NA), 'v5' = c(3, 4, 6, NA, NA, 5))

my_df %>% mutate_at(vars(-A), ~ifelse(is.na(.), -0.05 + 0.9 * A, .))

基于

dplyr

（

tidyverse

）的解决方案：

library(dplyr)

my_df <- data.frame('A' = c(2, 4, 7, 5, 3, 4), 'v1' = c(3, NA, NA, 4, 5, 5),
                    'v2' = c(NA, NA, 6, 4, 5, 5), 'v3' = c(3, 4, NA, NA, 5, 5),
                    'v4' = c(3, 4, 6, 4, NA, NA), 'v5' = c(3, 4, 6, NA, NA, 5))

my_df %>% mutate_at(vars(-A), ~ifelse(is.na(.), -0.05 + 0.9 * A, .))

---

请使用

dput

为我们提供真实的示例数据，而不是数据帧的屏幕截图。此外，您应该将

ifelse

应用于数据框的每一列，可能使用

apply

，而不是应用于整个数据框。请使用

dput

为我们提供实际示例数据，而不是数据框的屏幕截图。此外，您应该将

ifelse

应用于数据框的每一列，可能使用

apply

，而不是应用于整个数据框。