R中的ifelse语句，在表中具有不同数量的观察值

我有这样的数据集称为KN、ON和NH3。（但我的表有50000个观察值）

我想根据ifelse语句更改KN$low变量。（如果KN$low为NA且ON$low/NH3$low均不为NA，则将KN$low=ON$low+NH3$low设定为该特定观察值。否则，保持KN$low不变）

当我尝试运行此操作时，出现以下错误：

较长的对象长度不是较短对象长度的倍数

这是因为（我认为）ON的行数少于KN和NH3。

---

我表中的每个观测值都与一个站点ID相匹配，因此我认为我必须以某种方式使用该ID来为这个ifelse语句配对观测值（因为我不能通过观测值编号来进行配对，因为每个表都有不同的测量值）

您需要使用

匹配

命令，而不是

ifelse

。我无法按照书面形式回答您的问题，因为您没有包括站点ID，但假设您的所有数据都存储在数据帧中，答案将如下所示：

KN:
high   low   calc
 1      2     3
 2      2     2
 NA     5     4
 3      3     3

KN <- within(KN, {
  ON_low <- ON$low[match(KN$station_id, ON$station_id)]
  NH3_low <- NH3_low[match(KN$station_id, NH3_low)]
  low <- ifelse(is.na(low), ON_low + NH3_low, KN$low)
  rm(ON_low, NH3_low)

---

KN一个选项可以是使用
apply
作为：

KN$low <- mapply(function(x){
      val = NA
      if(is.na(KN$low[x]) & !is.na(ON$low[x]) & !is.na(NH3$low[x]) ){
        val = ON$low[x] + NH3$low[x]
      }else{
        val = KN$low[x]
      }},1:nrow(KN))

KN
#   high low calc
# 1    1   2    3
# 2    2   2    2
# 3   NA   5    4
# 4    3   3    3

在您的示例中，行数不同，这就是您得到的警告。您是否有一个可以合并数据集的通用id？我是否先执行匹配语句，然后执行ifelse？是的，正如编写的那样，它会替换所有内容。在它周围放一个ifelse语句，只替换NAs。我刚刚尝试了这个：KN$KN\u low oops-我有KN和ON颠倒。现在试试，但我有3张桌子，KN，ON和NH3
KN <- within(KN, {
  ON_low <- ON$low[match(KN$station_id, ON$station_id)]
  NH3_low <- NH3_low[match(KN$station_id, NH3_low)]
  low <- ifelse(is.na(low), ON_low + NH3_low, KN$low)
  rm(ON_low, NH3_low)

KN$low <- mapply(function(x){
      val = NA
      if(is.na(KN$low[x]) & !is.na(ON$low[x]) & !is.na(NH3$low[x]) ){
        val = ON$low[x] + NH3$low[x]
      }else{
        val = KN$low[x]
      }},1:nrow(KN))

KN
#   high low calc
# 1    1   2    3
# 2    2   2    2
# 3   NA   5    4
# 4    3   3    3

library(dplyr)


KN %>% mutate(rn = row_number()) %>%
  left_join(mutate(ON, rn = row_number()), by="rn") %>%
  left_join(mutate(NH3, rn = row_number()), by="rn") %>%
  mutate(low.x = ifelse(is.na(low.x) & !is.na(low.y) & !is.na(low), low.y+low, low.x )) %>%
  select(high = high.x, low = low.x, calc = calc.x )
#   high low calc
# 1    1   2    3
# 2    2   2    2
# 3   NA   5    4
# 4    3   3    3