关于r：用另一个df的值替换na

Replace na's with value from another df

我在下面有两个数据框，第一个df记录了约15k条按时间和日期记录的步数，第二个df是每个间隔时间的平均步数。我想做的是遍历df1并将na值替换为df2的avg.steps值，但是我似乎无法弄清楚R。这是最有效的方法做这个？有没有办法使用dplyr做到这一点？

df1看起来像这样：

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steps <- c(51, 516, NA, NA, 161, 7)
interval <- c(915, 920, 925, 930, 935, 940)

steps interval
51 915
516 920
NA 925
NA 930
161 935
7 940

df2看起来像这样：

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9
10

avg.steps <- c(51, 516, 245, 0, 161, 7)
interval <- c(915, 920, 925, 930, 935, 940)

avg.steps interval
51 915
516 920
245 925
0 930
161 935
7 940

这是我使用data.table v1.9.6进行操作的方式：

1 2	require(data.table) # v1.9.6+, for 'on=' feature dt1[is.na(steps), steps := dt2[.SD, avg.steps, on="interval"]]

第一个参数i = is.na(steps)允许我们仅查看dt1$steps为NA的那些行。在这些行上，我们更新dt1$steps。这是通过执行联接作为子集来完成的。 .SD指数据的子集，即dt1$steps等于NA的那些行。

对于steps为NA的每一行，我们在加入"间隔"列时在dt2中找到相应的匹配行。

作为示例，is.na(steps)将返回dt1中的第三行作为其中的一行。用dt2$interval查找.SD$interval = 925的匹配行将返回索引" 3"(dt2中的第三行)。相应的avg.steps值为" 245"。因此，dt1的第三行将用245。

更新。

希望这会有所帮助。

如果dt2的任何dt1$interval值都具有多个匹配项，则必须决定更新哪个值。但是我猜这里不是这样。