问题replace NA in a dplyr chain结果转化为解决方案
dt %.% group_by(a) %.% mutate(b = ifelse(is.na(b), mean(b, na.rm = T), b))
与 dplyr。我想用 dplyr 链来估算所有列。没有单独的列进行分组,而是我希望所有数字列的所有 NA 都替换为列平均值等平均值。
用 tidyverse/dp 替换所有具有列均值的 NA 最优雅的方法是什么?
最佳答案
我们可以使用mutate_all
与 ifelse
dt %>%
group_by(a) %>%
mutate_all(funs(ifelse(is.na(.), mean(., na.rm = TRUE), .)))
<小时/>
如果我们想要一个紧凑的选项,那么使用na.aggregate
来自zoo
由default
替换NA
值为 mean
dt %>%
group_by(a) %>%
mutate_all(zoo::na.aggregate)
<小时/>
如果我们没有分组变量,则删除 group_by
并使用mutate_if
(只是要小心一些非数字列)
dt %>%
mutate_if(is.numeric, zoo::na.aggregate)
如果所有列都是数字,甚至
zoo::na.aggregate(dt)
数据
set.seed(42)
dt <- data.frame(a = rep(letters[1:3], each = 3),
b= sample(c(NA, 1:5), 9, replace = TRUE),
c = sample(c(NA, 1:3), 9, replace = TRUE))
关于替换 dplyr 链所有列中的 NA,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48059089/