用于数据框以填充另一个数据框的缺失值

Question

[首先，我想说我是R的新手。这个问题令人难以置信。我试过了apply，lapply和mapply。都有错误。我迷路了。

我想做的是从“结果”中抽出时间，并将其放在“记录”中的时间中。[[IF记录没有时间（在这里是不适用）。

我已经在传统的for循环中完成了此操作，但它使代码难以阅读。我已经阅读了Apply函数可以使此操作更容易。

Data Frame "Results"
ID Time(sec)    
1  1.7169811
2  1.9999999
3  2.3555445
4  3.4444444

Data Frame "Records"
ID Time(sec) Date
1  NA        1/1/2018
2  1.9999999 1/1/2018
3  NA        1/1/2018
4  3.1111111 1/1/2018

Data Frame 'New' Records
ID Time(sec)   Date
1  1.7169811 1/1/2018
2  1.9999999 1/1/2018
3  2.3555445 1/1/2018
4  3.1111111 1/1/2018

Answer 1

在这种情况下无需使用。基于某些谓词在两个值之间有条件选择的模式是ifelse()：

ifelse(predicate, value_a, value_b)

在这种情况下，您还必须确保两个数据帧之间的值与ID匹配。在R中实现此功能的函数适当命名为match()
match(target_values, values_to_be_matched)

match返回按如下方式与values_to_be_matched匹配到target_values的索引：target_values[indices]。
将其组合在一起：
inds <- match(records$ID, results$ID)
records$time <- ifelse(is.na(records$time), results$time[inds], records$time)

is.na()这是一个谓词，用于检查向量中每个值的值是否均为NA。

Answer 2

受此answer的启发。

[从帮助中：给定一组向量，coalesce()查找每个位置的第一个非缺失值。这是受SQL COALESCE函数启发的，该函数对NULL执行相同的操作

    library(tidyverse)

    txt1 <- "ID Time(sec)    
    1  1.7169811
    2  1.9999999
    3  2.3555445
    4  3.4444444"

    txt2 <- "ID Time(sec) Date
    1  NA        1/1/2018
    2  1.9999999 1/1/2018
    3  NA        1/1/2018
    4  3.1111111 1/1/2018"

    df1 <- read.table(text = txt1, header = TRUE)
    df2 <- read.table(text = txt2, header = TRUE)

    df1 %>% 
      left_join(df2, by = "ID") %>% 
      mutate(Time.sec. = coalesce(Time.sec..x, Time.sec..y)) %>% 
      select(-Time.sec..x, -Time.sec..y)

    #>   ID     Date Time.sec.
    #> 1  1 1/1/2018  1.716981
    #> 2  2 1/1/2018  2.000000
    #> 3  3 1/1/2018  2.355545
    #> 4  4 1/1/2018  3.444444

由reprex软件包（v0.2.0）于2018-03-10创建。