我有一个非常简单的问题。但是，我所能找到的都是非常复杂的答案，并不能完全满足我的需要。
最接近的是，我在这里找到：
但是，我想另外指定如何基于不同列中的值来处理指定列中的NA。
我有一个data.table，其中有带有NA的列，其中fac是一个因子变量。
df <- fread(
"A B C fac H I J iso year matchcode
0 1 1 NA 0 1 0 NLD 2009 NLD2009
1 0 0 NA 1 0 1 NLD 2014 NLD2014
0 0 0 B 1 0 0 AUS 2011 AUS2011
1 0 1 B 0 1 0 AUS 2007 AUS2007
0 1 0 NA 0 1 1 USA 2007 USA2007
0 0 1 NA 0 0 1 USA 2011 USA2010
0 1 0 NA 0 0 0 USA 2013 USA2013
1 0 1 A 0 1 0 BLG 2007 BLG2007
0 1 0 A 1 0 1 BEL 2009 BEL2009
1 0 1 A 0 1 0 BEL 2012 BEL2012",
header = TRUE
)
我想做的就是根据中的值分配值D和ENA中的NAfac值iso3c。所以，当iso3c == NLD时，NA在fac应改为D当iso3c == USA该NA在fac应改为E，导致以下结果。
df <- fread(
"A B C fac H I J iso year matchcode
0 1 1 D 0 1 0 NLD 2009 NLD2009
1 0 0 D 1 0 1 NLD 2014 NLD2014
0 0 0 B 1 0 0 AUS 2011 AUS2011
1 0 1 B 0 1 0 AUS 2007 AUS2007
0 1 0 E 0 1 1 USA 2007 USA2007
0 0 1 E 0 0 1 USA 2011 USA2010
0 1 0 E 0 0 0 USA 2013 USA2013
1 0 1 A 0 1 0 BLG 2007 BLG2007
0 1 0 A 1 0 1 BEL 2009 BEL2009
1 0 1 A 0 1 0 BEL 2012 BEL2012",
header = TRUE
)
编辑：这fac是一个因素变量的事实给了一些问题。有效的方法如下：
df$fac<- as.character(df$fac)
df[, fac:= ifelse(is.na(fac) & iso3c == "NLD", "D",
ifelse(is.na(fac) & iso3c == "USA", "E", wbgroup))][]
df[, fac:= factor(fac, levels = c(levels(fac), c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G')))]
我们需要在中指定逻辑条件i并进行分配。由于只有两种情况可以更改值，因此可以分两步完成
df[is.na(fac) & iso == 'NLD', fac := 'D'
][is.na(fac) & iso == 'USA', fac := 'E'][]
# A B C fac H I J iso year matchcode
# 1: 0 1 1 D 0 1 0 NLD 2009 NLD2009
# 2: 1 0 0 D 1 0 1 NLD 2014 NLD2014
# 3: 0 0 0 B 1 0 0 AUS 2011 AUS2011
# 4: 1 0 1 B 0 1 0 AUS 2007 AUS2007
# 5: 0 1 0 E 0 1 1 USA 2007 USA2007
# 6: 0 0 1 E 0 0 1 USA 2011 USA2010
# 7: 0 1 0 E 0 0 0 USA 2013 USA2013
# 8: 1 0 1 A 0 1 0 BLG 2007 BLG2007
# 9: 0 1 0 A 1 0 1 BEL 2009 BEL2009
#10: 1 0 1 A 0 1 0 BEL 2012 BEL2012
如果要替换的值很多，请使用键/值数据集进行联接并进行赋值
df[data.table(fac = NA_character_, iso = c('NLD', 'USA'),
val = c('D', 'E')), fac := val, on = .(fac, iso)]
注：本栏目fac，iso是character一流的。如果fac是一个factor类，并且levels列中不存在“ D”，“ E” ，则levels在执行赋值之前创建新的类，即
df[, fac := factor(fac, levels = c(levels(fac), c('D', 'E')))]
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