用R中的行最大值替换nan值

我有以下数据帧（df）：

我需要用每行的最大值替换NA值。我期望的输出是：

PARTY_ID O1 O2 O3 O4
P1 20 20 20 20
P2 3 18 18 18

我需要尽快完成这项工作，因为我的数据有60万行。

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有人能帮我吗？

我没有可复制的数据集，但这可能有效：

t(apply(df_mat, 1, function(x) {ifelse(is.na(x), max(x, na.rm = TRUE), x)}))

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我没有可复制的数据集，但这可能有效：

t(apply(df_mat, 1, function(x) {ifelse(is.na(x), max(x, na.rm = TRUE), x)}))

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来自动物园的解决方案

na.locf

data.frame(t(na.locf(t(A))))

  PARTY_ID O1 O2 O3 O4
1       P1 20 20 20 20
2       P2  3 18 18 18

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来自动物园的解决方案

na.locf

data.frame(t(na.locf(t(A))))

  PARTY_ID O1 O2 O3 O4
1       P1 20 20 20 20
2       P2  3 18 18 18

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使用

tidyverse

和

Reforme2

软件包可以有多个选项

选项#1:您可以将数据转换为长格式并处理它。最后使用

dcast

将其转换回宽格式

library(tidyverse)
library(reshape2)

df %>% gather(Key, Value, -PARTY_ID) %>%
  group_by(PARTY_ID) %>%
  mutate(Value = ifelse(is.na(Value), max(Value, na.rm = TRUE), Value)) %>%
  dcast(PARTY_ID~Key, value.var = "Value")

#   PARTY_ID O1 O2 O3 O4
# 1       P1 20 20 20 20
# 2       P2  3 18 18 18

选项#2:OP提到了，因为她在data.frame中获得了大量行（

600K

）。因此，另一种选择是处理宽格式数据本身

dplyr:：mutate_at

在这种情况下会有很大帮助。我更喜欢这个选择

library(dplyr)

df %>% mutate(RowMax = apply(select(.,starts_with("O")), 1, FUN=max, na.rm=TRUE)) %>%
  mutate_at(vars(starts_with("O")), funs(ifelse(is.na(.), RowMax,.))) %>%
  select(-RowMax)

#   PARTY_ID O1 O2 O3 O4
# 1       P1 20 20 20 20
# 2       P2  3 18 18 18

数据：

df <- read.table(text = 
"PARTY_ID O1 O2 O3 O4
P1 20 NA NA NA
P2 3 18 NA NA",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

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df使用
tidyverse
和
reformae2
软件包可以有多个选项

选项#1:您可以将数据转换为长格式并处理它。最后使用
dcast
将其转换回宽格式

library(tidyverse)
library(reshape2)

df %>% gather(Key, Value, -PARTY_ID) %>%
  group_by(PARTY_ID) %>%
  mutate(Value = ifelse(is.na(Value), max(Value, na.rm = TRUE), Value)) %>%
  dcast(PARTY_ID~Key, value.var = "Value")

#   PARTY_ID O1 O2 O3 O4
# 1       P1 20 20 20 20
# 2       P2  3 18 18 18

选项#2:OP提到了，因为她在data.frame中获得了大量行（
600K
）。因此，另一种选择是处理宽格式数据本身
dplyr:：mutate_at
在这种情况下会有很大帮助。我更喜欢这个选择

library(dplyr)

df %>% mutate(RowMax = apply(select(.,starts_with("O")), 1, FUN=max, na.rm=TRUE)) %>%
  mutate_at(vars(starts_with("O")), funs(ifelse(is.na(.), RowMax,.))) %>%
  select(-RowMax)

#   PARTY_ID O1 O2 O3 O4
# 1       P1 20 20 20 20
# 2       P2  3 18 18 18

数据：

df <- read.table(text = 
"PARTY_ID O1 O2 O3 O4
P1 20 NA NA NA
P2 3 18 NA NA",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

df这应该非常快，因为它是一个单一的赋值，而不是逐行赋值：

idxna <- which(is.na(df[-1]), arr.ind=TRUE)
df[-1][idxna] <- do.call(pmax, c(df[-1], na.rm=TRUE))[idxna[,"row"]]
df

#  PARTY_ID O1 O2 O3 O4
#1       P1 20 20 20 20
#2       P2  3 18 18 18

idxna这应该非常快，因为它是一个单一的赋值，而不是逐行赋值：

idxna <- which(is.na(df[-1]), arr.ind=TRUE)
df[-1][idxna] <- do.call(pmax, c(df[-1], na.rm=TRUE))[idxna[,"row"]]
df

#  PARTY_ID O1 O2 O3 O4
#1       P1 20 20 20 20
#2       P2  3 18 18 18

idxna抱歉，但它不起作用。它是我的数据帧的名称吗？在这种情况下，我的输出是：
X167302 X167303 X167304
对不起，它不起作用。它是我的数据帧的名称吗？在这种情况下，我的输出是：
X167302 X167303 X167304
谢谢您的回答，但它不会替换NA值：cI have遗忘NA.rm=TRUE。您现在可以试试吗？谢谢您的回答，但它不能替换NA值：cI已忘记NA。rm=TRUE。你现在能试试吗？