मूल्यों के सेट के साथ NA को कैसे बदलें

Question

मेरे पास निम्नलिखित डेटा फ़्रेम है:

library(dplyr)
library(tibble)


df <- tibble(
  source = c("a", "b", "c", "d", "e"),
  score = c(10, 5, NA, 3, NA ) ) 


df

यह इस तरह दिख रहा है:

# A tibble: 5 x 2
  source score
  <chr>  <dbl>
1 a         10 . # current max value
2 b          5
3 c         NA
4 d          3
5 e         NA

मैं जो करना चाहता हूं वह NAस्कोर कॉलम को मौजूदा मूल्यों के साथ बदलने के लिए है max + n। जहां n1 से लेकर कुल पंक्तियों की संख्या होती हैdf

इसमें परिणाम (हाथ से कोडित):

  source score
  a         10
  b          5
  c         11 # obtained from 10 + 1
  d          3
  e         12 #  obtained from 10 + 2

मैं उसे कैसे प्राप्त कर सकता हूं?

Answer 1

एक अन्य विकल्प :

transform(df, score = pmin(max(score, na.rm = TRUE) + 
                      cumsum(is.na(score)), score, na.rm = TRUE))

#  source score
#1      a    10
#2      b     5
#3      c    11
#4      d     3
#5      e    12

अगर आप ऐसा करना चाहते हैं dplyr

library(dplyr)
df %>% mutate(score = pmin(max(score, na.rm = TRUE) + 
                      cumsum(is.na(score)), score, na.rm = TRUE))

Answer 2

एक आधार आर समाधान

df$score[is.na(df$score)] <- seq(which(is.na(df$score))) + max(df$score,na.rm = TRUE)

ऐसा है कि

> df
# A tibble: 5 x 2
  source score
  <chr>  <dbl>
1 a         10
2 b          5
3 c         11
4 d          3
5 e         12

Comments

पहले से ही सबसे संक्षिप्त लेकिन छोटा हो सकता seq(which(is.na(df$score)))है1:sum(is.na(df$score))

— sindri_baldur

@sindri_baldur धन्यवाद कि एक stackoverflow.com/a/60222864/12158757

— ThomasIsCoding

Answer 3

यहाँ एक dplyrदृष्टिकोण है,

df %>% 
 mutate(score = replace(score, 
                       is.na(score), 
                       (max(score, na.rm = TRUE) + (cumsum(is.na(score))))[is.na(score)])
                       )

जो देता है,

# A tibble: 5 x 2
  source score
  <chr>  <dbl>
1 a         10
2 b          5
3 c         11
4 d          3
5 e         12

Answer 4

के साथ dplyr:

library(dplyr)

df %>%
  mutate_at("score", ~ ifelse(is.na(.), max(., na.rm = TRUE) + cumsum(is.na(.)), .))

परिणाम:

# A tibble: 5 x 2
  source score
  <chr>  <dbl>
1 a         10
2 b          5
3 c         11
4 d          3
5 e         12

Answer 5

एक dplyrसमाधान।

df %>%
  mutate(na_count = cumsum(is.na(score)),
         score = ifelse(is.na(score), max(score, na.rm = TRUE) + na_count, score)) %>%
  select(-na_count)
## A tibble: 5 x 2
#  source score
#  <chr>  <dbl>
#1 a         10
#2 b          5
#3 c         11
#4 d          3
#5 e         12

Answer 6

एक अन्य, थॉमसआई कोडिंग के समाधान के समान है:

> df$score[is.na(df$score)]<-max(df$score, na.rm=T)+(1:sum(is.na(df$score)))
> df
# A tibble: 5 x 2
  source score
  <chr>  <dbl>
1 a         10
2 b          5
3 c         11
4 d          3
5 e         12

Answer 7

आधार आर समाधानों की तुलना में काफी सुरुचिपूर्ण नहीं है, लेकिन अभी भी संभव है:

library(data.table)
setDT(df)

max.score = df[, max(score, na.rm = TRUE)]
df[is.na(score), score :=(1:.N) + max.score]

या एक पंक्ति में लेकिन थोड़ा धीमा:

df[is.na(score), score := (1:.N) + df[, max(score, na.rm = TRUE)]]
df
   source score
1:      a    10
2:      b     5
3:      c    11
4:      d     3
5:      e    12