Remplacer les NAs par des valeurs manquantes dans la séquence (R)

Question

J'ai un DF comme

Maintenant je veux remplacer la Col B = NA par 15 puisque c'est la valeur manquante. Col C premièrement NA avec 14 et deuxièmement NA avec 15. Col D : premier NA avec 13, deuxième NA avec 14 et troisième NA avec 15. Les chiffres suivent donc une séquence de haut en bas ou de bas en haut.

Données d'échantillons reproductibles

structure(list(`Col A` = c(11, 12, 13, 14, 15), `Col B` = c(NA, 
11, 12, 13, 14), `Col C` = c(NA, NA, 11, 12, 13), `Col D` = c(NA, 
NA, NA, 11, 12)), row.names = c(NA, -5L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

Answer 1

Je pense que vous pouvez utiliser la solution suivante dans tidyverse :

library(dplyr)
library(purrr)

df[1] %>%
  bind_cols(map_dfc(2:length(df), function(x) {
    df[[x]][which(is.na(df[[x]]))] <- setdiff(df[[1]], df[[x]][!is.na(df[[x]])])
    df[x]
  }))

# A tibble: 5 x 4
  `Col A` `Col B` `Col C` `Col D`
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1      11      15      14      13
2      12      11      15      14
3      13      12      11      15
4      14      13      12      11
5      15      14      13      12

Ou dans base R que nous pourrions faire :

do.call(cbind, Reduce(function(x, y) {
  i <- which(is.na(df[[y]]))
  df[[y]][i] <- sort(setdiff(x, df[[y]]))
  df[[y]]
}, init = df[[1]], 2:length(df), accumulate = TRUE)) |>
  as.data.frame() |>
  setNames(paste0("Col", LETTERS[1:length(df)]))

  ColA ColB ColC ColD
1   11   15   14   13
2   12   11   15   14
3   13   12   11   15
4   14   13   12   11
5   15   14   13   12

Answer 2

Vous pouvez essayer :

df[is.na(df)] <- head({tm <- toeplitz(rev(df$ColA))}[upper.tri(tm, diag = TRUE)], sum(is.na(df)))

Ce qui donne :

  ColA ColB ColC ColD
1   11   15   14   13
2   12   11   15   14
3   13   12   11   15
4   14   13   12   11
5   15   14   13   12

Answer 3

Essayez le code ci-dessous

df[-1] <- lapply(
  df[-1],
  function(x) {
    replace(x, is.na(x), df[[1]][is.na(match(df[[1]], x))])
  }
)

et vous obtiendrez

> df
# A tibble: 5 x 4
  `Col A` `Col B` `Col C` `Col D`
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1      11      15      14      13
2      12      11      15      14
3      13      12      11      15
4      14      13      12      11
5      15      14      13      12

Answer 4

Si la séquence est constante (dans ce cas, de 11 à 15), on peut utiliser la méthode suivante dplyr pourrait être :

df %>%
 mutate(across(everything(), ~ if_else(is.na(.), max(., na.rm = TRUE) + cumsum(is.na(.)), .)))

  `Col A` `Col B` `Col C` `Col D`
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1      11      15      14      13
2      12      11      15      14
3      13      12      11      15
4      14      13      12      11
5      15      14      13      12

Si la séquence peut varier, alors une option pourrait être :

df %>%
 mutate(across(-1, 
               ~ if_else(is.na(.),
                         cumsum(is.na(.)) - 1 + last(pull(select(cur_data(), which(names(cur_data()) == cur_column()) - 1))),
                         .)))

Ou :

df %>%
 mutate(across(-1, 
               ~ if_else(is.na(.),
                         cumsum(is.na(.)) - 1 + last(get(paste0("Col ", LETTERS[which(names(cur_data()) == cur_column()) - 1]))),
                         .)))