R 中位数替换，需要数字数据

我试图根据一个组来估算缺失的值。我得到一个错误，中值函数需要数字数据，但我所有的数据都是数字，所以我看不到问题。这是一个可重复性最低的示例

set.seed(123)
cluster = sample(seq(1,10),1000,replace=TRUE)
V1 = sample(c(runif(100),NA),1000,replace=TRUE)
V2 = sample(c(runif(100),NA),1000,replace=TRUE)

df = as.data.frame(cbind(cluster,V1,V2))

df_fixed = by(df,df$cluster,function(x){replace(x,is.na(x),median(x, na.rm=TRUE))})

返回的错误：

median.defaultx中的错误，na.rm=TRUE：需要数字数据

不过，这段代码可以工作，所以问题在于中值函数

df_fixed = by(df,df$cluster,function(x){replace(x,is.na(x),1)})

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请在使用诸如runif、sample等函数时使用set.seed，以使其具有可复制性。通过将df切割成小数据帧，这不是类数字。你想用列式中位数还是整体中位数来替换？我正在尝试按组替换每个列式中位数。因此，如果在第1组中缺少，则替换为第1组的中值。当所有组中都缺少值时，此代码有效。由于某种原因，在我的实际数据中，当存在没有缺失值的组时，不会替换任何内容。它只是跳过这些列。我无法用虚拟数据重现这一点，所以除非你有什么想法，否则我必须想出一个解决方案？@user137698我更改了代码。现在，它也适用于没有缺失值的列。试着让我知道。

df_fixed <- apply(df[,2:3], 2, function(x) {
  md <- sapply(sort(unique(df$cluster)), function(k) median(x[df$cluster==k], na.rm=TRUE)) 
  x[is.na(x)] <- md[df$cluster][is.na(x)]
  return(x)
})  

any(is.na(df_fixed))
# [1] FALSE