我想做以下的NA替换，但我不知道如何处理它.
我有两列，现在我的数据框中如下所示:
> head(Metaverse[c("Q7","Q8")],10)
# A tibble: 10 × 2
Q7 Q8
<chr> <chr>
1 NA 1
2 1 NA
3 NA 1
4 1 NA
5 NA NA
6 NA 1
7 1 NA
8 NA 1
9 1 NA
10 1 NA
现在，只要两列中都有NA(见第5行)，我就想在Q7列中放置1(同时将NA留在Q8中).
有人知道怎么做吗？
谢谢
当Q7和Q8都缺失时，可以使用ifelse()来判断条件.如果为真，则结果为1，否则将值保持在Q7.下面的代码就是这样做的.注意，您发布的数据没有任何这样的条目，所以我将第二个观察值的Q7值更改为NA，您可以在结果中看到它更改为1.
dat <- read.table(textConnection("Q7 Q8
NA 1
1 NA
NA NA
1 NA
NA NA
NA 1
1 NA
NA 1
1 NA
1 NA"), header=TRUE)
dat$Q7 <- ifelse(is.na(dat$Q7) & is.na(dat$Q8), 1, dat$Q7)
dat
#> Q7 Q8
#> 1 NA 1
#> 2 1 NA
#> 3 1 NA
#> 4 1 NA
#> 5 1 NA
#> 6 NA 1
#> 7 1 NA
#> 8 NA 1
#> 9 1 NA
#> 10 1 NA
创建于2023-05-03年第reprex v2.0.2页
comments 中有一些关于速度的讨论.以下是提出的不同方法的基准.不足为奇的是，这里的dplyr管道速度要慢一些.我的经验是，他们的dplyr对于小问题来说是慢的，对于大问题来说是快的(尽管在任何特定的情况下都是YMMV).这两种基本的方法彼此没有明显的区别，尽管ifelse()略有优势.
library(microbenchmark)
microbenchmark(
"ifelse_baseR" = {dat$Q7 <- ifelse(is.na(dat$Q7) & is.na(dat$Q8), 1, dat$Q7)},
"rowSums_baseR" = {dat[rowSums(is.na(dat)) == 2, 'Q7'] <- 1},
"dplyr1" = {dat <- dat %>% mutate(Q7b = if_else(rowSums(!is.na(cbind(Q7, Q8))) == 0, 1, Q7))},
"dplyr2" = {dat <- dat %>% mutate(Q7 = ifelse(rowSums(is.na(.)) == ncol(.), 1, Q7))}
)
#> Warning in microbenchmark(ifelse_baseR = {: less accurate nanosecond times to
#> avoid potential integer overflows
#> Unit: microseconds
#> expr min lq mean median uq max neval cld
#> ifelse_baseR 5.863 7.4210 9.48658 9.7580 10.9470 14.391 100 a
#> rowSums_baseR 12.423 14.5755 18.33192 18.7575 20.2540 33.948 100 a
#> dplyr1 762.067 778.2620 898.97338 799.7665 842.2015 7422.886 100 b
#> dplyr2 664.692 691.5060 783.42718 704.4825 757.5980 2851.222 100 b
创建于2023-05-03年第reprex v2.0.2页