在列中输入NA值，使列总和和参考值在R中最小化

我在R中有一个数据帧，如下所示：

structure(list(Sales = c(1, 0, 4, 4, 2, 3, 3, 0, 2, 2), Txn_count = c(1, 
0, 1, 2, 1, 2, 1, 0, 1, 1), VPP = c(1, NaN, 4, 2, 2, 1.5, 3, 
NaN, 2, 2), prob = c(0.99, 0.81, 0.7, 0.8, 0.47, 0.59, 0.75, 
0.99, 0.53, 0.72), row_Sales = c(0.99, NaN, 2.8, 1.6, 0.94, 0.885, 
2.25, NaN, 1.06, 1.44)), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")

列VPP（每次购买的价值）计算为每行的销售/交易

我已将销售额\u实际值\vpp计算为

sum(probabilities)*[sum(sales)/sum(transaction)]

i、 e

该值为15.435

现在，我想在

row\u Sales

列中插补NA值，以使插补后

Sales\u实际值\u vpp

和

sum（row\u Sales列）

之间的差异最小化请注意，所有NA值都将替换为相同的值，因此差异仍然最小

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如何使用solver在R中实现这一点？

将第一个NA设置为sales\u actual\u vpp-sum（row\u sales），将其他NAs设置为0。这解决了您所描述的问题：sales_actual_vpp和sum（row_sales）之间的差异变为0。如果你还想要别的东西，请具体点。谢谢你的回复。我已编辑了我的问题，并以粗体突出显示了必要条件。我需要用这个相同的值替换所有NA值，这样差异仍然是最小的。使用R（不是Excel），我得到15.435的销售实际值vpp。你能再核对一下吗？是的，爱德华，我错了。我已经更正了。然后，您应该将所有NAs设置为（sales_actual_vpp-sum（row_sales））/number_of_NAs。它能解决你的问题吗？

sum(column D)*[sum(column A)/sum(column B)]