用来自函数的向量的值替换嵌套框架中的行的值，使用R dlr

apeeds0o 于 12个月前发布在其他

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我想使用dblob（或类似的）函数将tibble中一行的现有值替换为相同大小的vector中的值。
在我的真实的问题中，我有一个tibble df，其中包含一些NA缺失值，例如：

df <- tibble(
  column1 = c(1, 5, 10),
  column2 = c(2, NA, 12),
  column3 = c(NA, 7, NA),
  column4 = c(4, 8, 16)

)

字符串
我想用插值来填充那些缺失的值。我可以做如下的事情，效果很好：

num_col <- ncol(df)
x_interp <- seq(1, num_col, 1)

for (idx_row in 1:nrow(df)) {
  df[idx_row, ] <- as.list((spline(x_interp, df[idx_row, ], xout = x_interp, method = "natural")$y))
}

型
但实际上我有150000行和20列，for循环需要一段时间。
有没有人能提出一种方法来做同样的事情使用dmgr函数？
有主意吗？谢谢！
我尝试过这样的方法，但它不起作用：

df2 <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(across(everything(), 
                spline(x_interp, across(everything()), xout = x_interp, method = "natural")$y))

我希望在前面的例子中得到这样的结果：

column1 column2 column3 column4
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1       1       2       3       4
2       5       6       7       8
3      10      12      14      16

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/77748847/substitute-values-of-a-row-in-a-dataframe-by-the-values-of-a-vector-coming-from

1条答案

按热度按时间

gtlvzcf81#

这将很快得到你想要的，假设NA值不在第一列或最后一列：

df <- tibble::tibble(
  column1 = c(1, 5, 10),
  column2 = c(2, NA, 12),
  column3 = c(NA, 7, NA),
  column4 = c(4, 8, 16)
  
)

approx_df <- 
  apply(df, 1, function(x) approx(1:length(x), x, 1:length(x))$y) %>%
  t() %>%
  tibble::as_tibble() 

names(approx_df) <- names(df)

> approx_df

# A tibble: 3 × 4
  column1 column2 column3 column4
    <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1       1       2       3       4
2       5       6       7       8
3      10      12      14      16

字符串
但有两件事.首先，当你在R中使用tibbles或data.frames时，你会想把你的数据序列放在列而不是行中，因为tibble或data.frame中的每一列都是一个原子向量（就像你从c(1,2,3)得到的那样）。
第二，有一个软件包xts（可扩展时间序列）基于一个名为zoo的软件包。这两个软件包对于处理基于序列的数据都非常有用。如果你看看这些软件包并学习如何使用它们，从长远来看，你将保存大量的时间。你的序列必须按列排列，但是，例如，有一个zoo::na.approx()函数可以插值时间序列，所以你不必编写混乱，难以阅读的代码（就像我上面做的那样）。
希望解决方案（以及对其他软件包的参考）对您有帮助！

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