如何使用非NA值填充缺少的值（...，all = TRUE，...）？

Question

简单：我在寻找一个一般方式以恒定的其他填补merge(..., all = TRUE, ...)缺失值超过NA。

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假设

z <- merge(x, y, all = TRUE, ...) 

...那我想在z所有缺失值（从缺少任一x或y键产生）来填充的（非NA）不变FILL_VALUE。

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首先，简单的情况：

FILL_VALUE <- "-" 

x <- data.frame(K=1001:1005, 
       I=3:7, 
       R=c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5), 
       B=c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE), 
       C=c(0.1+0.2i, 0.3+0.4i, 0.5+0.6i, 0.7+0.8i, 0.9+1.0i)) 

y <- data.frame(K=1001:1003, 
       S1=c("a", "b", "c"), 
       S2=c("d", "e", "f"), 
       stringsAsFactors = FALSE) 

z <- merge(x, y, all = TRUE, by = "K") 

## > z 
##  K I R  B  C S1 S2 
## 1 1001 3 0.1 TRUE 0.1+0.2i a d 
## 2 1002 4 0.2 FALSE 0.3+0.4i b e 
## 3 1003 5 0.3 TRUE 0.5+0.6i c f 
## 4 1004 6 0.4 FALSE 0.7+0.8i <NA> <NA> 
## 5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i <NA> <NA> 

在这种情况下，结果只有NA条目那些由merge推出，所以下面做工作：

z[is.na(z)] <- FILL_VALUE 

## > z 
##  K I R  B  C S1 S2 
## 1 1001 3 0.1 TRUE 0.1+0.2i a d 
## 2 1002 4 0.2 FALSE 0.3+0.4i b e 
## 3 1003 5 0.3 TRUE 0.5+0.6i c f 
## 4 1004 6 0.4 FALSE 0.7+0.8i - - 
## 5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i - - 

现在解决方案失败。

xna <- data.frame(K=1001:1005, 
        I=c(NA, 4:7), 
        R=c(0.1, NA, 0.3, 0.4, 0.5), 
        B=c(TRUE, FALSE, NA, FALSE, TRUE), 
        C=c(0.1+0.2i, 0.3+0.4i, 0.5+0.6i, NA, 0.9+1.0i)) 

yna <- data.frame(K=1001:1003, 
        S1=c(NA, "b", "c"), 
        S2=c("d", NA, "f"), 
        stringsAsFactors = FALSE) 

zna <- merge(xna, yna, all = TRUE, by = "K") 
## > zna 
##  K I R  B  C S1 S2 
## 1 1001 NA 0.1 TRUE 0.1+0.2i <NA> d 
## 2 1002 4 NA FALSE 0.3+0.4i b <NA> 
## 3 1003 5 0.3 NA 0.5+0.6i c f 
## 4 1004 6 0.4 FALSE  NA <NA> <NA> 
## 5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i <NA> <NA> 

为zna期望值是其中NA值由merge引入由FILL_VALUE替换所述一个;督察：

## > zna 
##  K I R  B  C S1 S2 
## 1 1001 NA 0.1 TRUE 0.1+0.2i <NA> d 
## 2 1002 4 NA FALSE 0.3+0.4i b <NA> 
## 3 1003 5 0.3 NA 0.5+0.6i c f 
## 4 1004 6 0.4 FALSE  NA - - 
## 5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i - - 

因此，这不会做：

zna[is.na(zna)] <- FILL_VALUE 
## > zna 
##  K I R  B  C S1 S2 
## 1 1001 - 0.1 TRUE 0.1+0.2i - d 
## 2 1002 4 - FALSE 0.3+0.4i b - 
## 3 1003 5 0.3  - 0.5+0.6i c f 
## 4 1004 6 0.4 FALSE  - - - 
## 5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1i - - 

注意，这个任务做了很多超过不适当地更换几个值“ - ”;它也改变了几种类型的列：

## > zna[, "I"] 
## [1] "-" "4" "5" "6" "7" 
## > zna[, "B"] 
## [1] "TRUE" "FALSE" "-"  "FALSE" "TRUE" 
## > zna[, "R"] 
## [1] "0.1" "-" "0.3" "0.4" "0.5" 
## > zna[, "C"] 
## [1] "0.1+0.2i" "0.3+0.4i" "0.5+0.6i" "-"  "0.9+1i" 

Answer 1

你可以做如下

> FILL_VALUE <- "-" 
> 
> xna <- data.frame(K=1001:1005, 
+     I=c(NA, 4:7), 
+     R=c(0.1, NA, 0.3, 0.4, 0.5), 
+     B=c(TRUE, FALSE, NA, FALSE, TRUE), 
+     C=c(0.1+0.2i, 0.3+0.4i, 0.5+0.6i, NA, 0.9+1.0i)) 
> 
> yna <- data.frame(K=1001:1003, 
+     S1=c(NA, "b", "c"), 
+     S2=c("d", NA, "f"), 
+     stringsAsFactors = FALSE) 
> 
> 
> # add bools 
> xna$has_xna <- TRUE 
> yna$has_yna <- TRUE 
> 
> # merge 
> zna <- merge(xna, yna, all = TRUE, by = "K") 
> zna 
    K I R  B  C has_xna S1 S2 has_yna 
1 1001 NA 0.1 TRUE 0.1+0.2i TRUE <NA> d TRUE 
2 1002 4 NA FALSE 0.3+0.4i TRUE b <NA> TRUE 
3 1003 5 0.3 NA 0.5+0.6i TRUE c f TRUE 
4 1004 6 0.4 FALSE  NA TRUE <NA> <NA>  NA 
5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i TRUE <NA> <NA>  NA 
> 
> # fill in for NAs due to merge 
> yna_cols <- colnames(zna) %in% colnames(yna) 
> zna[, yna_cols][is.na(zna[, yna_cols]) & is.na(zna$has_yna)] <- FILL_VALUE 
> zna$has_yna <- NULL # remove column 
> 
> # do the same for xna 
> xna_cols <- colnames(zna) %in% colnames(xna) 
> zna[, xna_cols][is.na(zna[, xna_cols]) & is.na(zna$has_xna)] <- FILL_VALUE 
> zna$has_yna <- NULL # remove column 
> 
> # Final results 
> zna 
    K I R  B  C has_xna S1 S2 
1 1001 NA 0.1 TRUE 0.1+0.2i TRUE <NA> d 
2 1002 4 NA FALSE 0.3+0.4i TRUE b <NA> 
3 1003 5 0.3 NA 0.5+0.6i TRUE c f 
4 1004 6 0.4 FALSE  NA TRUE - - 
5 1005 7 0.5 TRUE 0.9+1.0i TRUE - - 

上面可以很容易地改写为一个通用的合并功能的包装。另一个选项是使用data.table，nomatch和on参数为[.data.table函数。