"tidyr like" 从不同的列填写 na

Question

我有一个缺失值的数据框是某列（谁没有）。例如：

df <- data.frame(x = c(2,NA,4), y = 5:7)
df
   x y
1  2 5
2 NA 6
3  4 7

我想用不同列的值替换缺失值。显然有很多方法可以做到，例如：

 df %>%
   mutate(x = ifelse(is.na(x), y, x))

  x y
1 2 5
2 6 6
3 4 7

不过，我正在寻找更优雅的东西，比如

df %>% fill(x,y)

但找不到任何东西。这样的东西存在吗？

谢谢！

Answer 1

我知道我没有完全回答这个问题，但我发现标准数据框的方式还不错：

df$x[is.na(df$x)] <- df$y[is.na(df$x)]

和data.table方式非常简单和优雅：

df[is.na(x),x := y]

Answer 2

试试这个，祝你好运

df <- t(apply(df, 1, function(x) if(any(is.na(x))) rep(x[!is.na(x)], 2) else x))
as.data.frame(df)

Answer 3

您想更改单个列中的值，同时保持相同的行数。 tidyverse 的方法是 dplyr::mutate，你想要的特定操作的 tidyverse 实现是 dplyr::coalesce，正如 docendo discimus 所建议的：

df %>% mutate(x = coalesce(x, y))

如果只有一个函数将这两个步骤结合起来，事情就会不那么整洁和不一致，因为它不是对整个数据帧进行操作，只是一个单一的柱子。它也不太灵活，因为 coalesce 可以用于向量，无论它们是否在数据框中，这很好！

（我实际上不喜欢 tidyr::fill - 我认为它是一致的，因为它对数据框的所有列进行操作，但我更喜欢它采用单个向量并且通常在 mutate。mutate_all(fill) 很容易完成整个数据框。所以我最终仍然依赖 zoo::na.locf 进行一般使用。）

"tidyr like" fill na from different column