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NA以下で行った方法よりも、データフレーム内の変数の値を置き換えるより簡潔な方法があるかどうかを知りたいです。以下のコードは、R で可能であると私が考えるものよりも長いようです。たとえば、これをより簡潔に行うパッケージ/ツールを知りません。

ある場合にのみ値を置換またはマージする方法はありNAますか? all.x = TI have some valuesを使用して2つのデータフレームをマージした後NA、共通変数を使用してそれらを別のデータフレームからの情報に置き換えて、置換をリンクしたいと思います。 

# get dataframes
breaks <- structure(list(Break = 1:11, Value = c(2L, 13L, 7L, 9L, 40L, 
21L, 10L, 37L, 7L, 26L, 42L)), .Names = c("Break", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-11L))

fsites <- structure(list(Site = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L), Plot = c(0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 0L, 1L, 2L, 0L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 5L), Break = c(1L, 5L, 7L, 8L, 11L, 1L, 6L, 11L, 
1L, 4L, 6L, 8L, 9L, 11L)), .Names = c("Site", "Plot", "Break"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -14L))

bps <- structure(list(Site = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L), Plot = c(0L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L), Value = c(0.393309653, 
0.12465733, 0.27380161, 0.027288989, 0.439712533, 0.289724079, 
0.036429062, 0.577460008, 0.820375917, 0.323217357, 0.28637503
)), .Names = c("Site", "Plot", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-11L))

# merge fsites and bps
df1 <- merge(fsites, bps, by=c("Site", "Plot"), all.x=T)

# merge df1 and breaks to get values to eventually replace the NA values in 
# df1$Values.x, here "Break" is the ID by which to replace the NA values
df2 <- merge(df1, breaks, by=c("Break"))

# Create a new column 'Value' that uses Value.x, unless NA, then Value.y
df3 <- df2
df3$Value <- df2$Value.x
df2.na <- is.na(df2$Value.x)
df3$Value[df2.na] <- df2$Value.y[df2.na]

# get rid of unnecessary columns
cols <- c(1:3,6)
df4 <- df3[,cols]
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breaks周りに ( 、fsites、bpsand)しかない段階でdf1:

df1$Value <- ifelse(is.na(df1$Value), 
                            breaks$Value[match(df1$Break, breaks$Break)], df1$Value)

#> df1
#   Site Plot Break       Value
#1     1    0     1  0.39330965
#2     1    1     5  0.12465733
#3     1    2     7  0.27380161
#4     1    3     8  0.02728899
#5     1    4    11 42.00000000
#6     2    0     1  2.00000000
#7     2    1     6  0.43971253
#8     2    2    11  0.28972408
#9     3    0     1  0.03642906
#10    3    1     4  0.57746001
#11    3    2     6  0.82037592
#12    3    3     8  0.32321736
#13    3    4     9  0.28637503
#14    3    5    11 42.00000000

#just to test with your `df4`
> sort(df1$Value) == sort(df4$Value)
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
于 2013-10-25T17:12:38.347 に答える