merge (..., all = TRUE, ...)에서 빠진 값을 NA가 아닌 값으로 채우는 방법은 무엇입니까?

Question

간략한 설명 : 일반 이외의 상수로 merge(..., all = TRUE, ...)에 누락 된 값을 입력하는 방법을 찾고 있습니다.

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즉

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

... 내가 z 모든 누락 값이 (비 NA)으로 채워질 (x 또는 y 하나의 키 누락으로 인한) 원하는 일정한 가정 FILL_VALUE.

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첫째, 쉽게 경우 :

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 - - 

:이 경우

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> 

, 결과의 유일한 NA 항목은 그 때문에 다음 작업을 수행의 merge에 의해 소개

이제이 솔루션이 실패한 경우입니다.

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> 

는 zna 대한 원하는 값은 merge 의해 도입 NAFILL_VALUE 값으로 대체되는 하나이며; IOW : 따라서

## > 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 - - 

, 이것은하지 않을 것이다 :이 할당이 부적절와 함께 몇 가지 값을 교체보다 더 많이한다는 것을

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 - - 

주 "-"; 또한 여러 열 유형을 변경합니다

## > 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

위

> 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 - - 

을 다음과 같이 할 수는 쉽게 일반적인 병합 기능 래퍼로 다시 작성할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 nomatch 및 on 인수를 가진 data.table을 [.data.table 함수에 사용하는 것입니다.