通过条件选择r中的多列来切片数据

我有一个数据集，在项中有NA\u权重。还有另一个属性称为item_type，它具有乳制品、厨房、家居等级别

我使用了

cbind（）

来获取一些值

         x        y                      
     [1,] "9.3"    "Dairy"                `
     [2,] "5.92"   "Soft Drinks"          
     [3,] "17.5"   "Meat"                 
     [4,] "19.2"   "Fruits and Vegetables"
     [5,] "8.93"   "Household"            
     [6,] "10.395" "Baking Goods"         
     [7,] "13.65"  "Snack Foods"          
     [8,] NA       "Snack Foods"          

我想选择物品重量的NA，以替换对应于不同物品类型的物品重量的平均值

例如：乳制品项目类型的值替换为仅与乳制品项目类型相对应的NA

另外，我已经使用data.table包找到了项目类型的单独方法，我一直坚持替换NA。 数据表：-

    library(data.table)
    dt<-data.table(train)
    dt[,mean(Item_Weight,na.rm = T),by=Item_Type]

---

请发布您的data.table代码及其结果，以便更容易理解过程。因此，您已经完成了

dt[（mean=mean（x）），by=y]

正确获取平均值？@mRcSchwering是的，我做了dt以获取单个项目的类型平均值_weights@Sathish以下是DT的输出，用于查找第1类项目的平均值：乳制品13.42607 2：软饮料11.84746 3：肉类12.81734 4：水果和蔬菜13.22477 5：家庭13.38474 6:烘焙食品12.27711 7:休闲食品12.98788 8:冷冻食品12.86706 9:早餐12.7682010:健康与卫生13.14231 11:硬饮料11.40033 12:罐装12.30571 13:面包11.34694 14:淀粉类食品13.69073 15:其他13.85328 16:海鲜12.55284`

    Item_Type       V1
    1:                 Dairy 13.42607
    2:           Soft Drinks 11.84746
    3:                  Meat 12.81734