用id替换另一个数据框中的NA值

Question

我有一个如下的数据框 df1 -

ID Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  NA
66  888
77  NA

然后我有一个如下的df2 -

 ID  Count 
 11  536
 22  654
 33  786
 44  999
 55  890
 66  111
 77  654

我希望将 df1 中的 NA 值替换为来自 df2 的特定 id 值。

最终的 df3 应该是：

ID  Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  890
66  888
77  654

Any help will be great Thanks

- Earthshaker

Answer 1

使用dplyr::coalesce函数可以使任务更简单。

library(dplyr)

df1 %>% inner_join(df2, by= "ID") %>%
  mutate(Count = coalesce(Count.x, Count.y)) %>%
  select(ID, Count)

#   ID Count
# 1 11   345
# 2 22   456
# 3 33   786
# 4 44   765
# 5 55   890
# 6 66   888
# 7 77   654

数据：

df1 <- read.table(text = 
"ID Count 
11  345
22  456
33  786
44  765
55  NA
66  888
77  NA",
header = TRUE)

df2 <- read.table(text = 
"ID  Count 
11  536
22  654
33  786
44  999
55  890
66  111
77  654",
header = TRUE)

- MKR

Answer 2

您可以使用更新连接来编辑第一个表中的这些行：

library(data.table)
setDT(DF1); setDT(DF2)

DF1[is.na(Count), Count := DF2[.SD, on=.(ID), x.Count]]

它是如何工作的

• DF [i，j] 按 i 过滤，然后执行 j
• 因此，在 j 中，.SD 指的是使用 i 过滤后的数据子集
• 带有 := 的 j 在表格中添加或修改列
• x[i，on=，x.v] 是 在这个类似的答案中描述的那样

- Frank

Answer 3

使用 dplyr：

library(dplyr)

df1 %>%
  left_join(df2, by = c("ID")) %>%
  mutate(Count = ifelse(is.na(Count.x), Count.y, Count.x)) %>%
  select(-c(Count.x, Count.y))

这将产生

  ID Count
1 11   345
2 22   456
3 33   786
4 44   765
5 55   890
6 66   888
7 77   654

- Jan