我正在嘗試使用有條件的但沒有找到一種簡單的方法來做到這一點。我在 As 列中有一個缺失值的資料集，我想創建一個新列 C，它為所有行取 A 中的原始值而不會丟失，對于缺失值的行，取另一列（B 列）的值。所有列都是字符變數。
| 一個 | 乙 |
|---|---|
| 13 一個 1 | 15 A 2 |
| 15 A 2 | 15 A 2 |
| 不適用 | 15 一個 8 |
| 10 乙 3 | 15 A 2 |
| 不適用 | 15 一個 5 |
我想要的是：
| 一個 | 乙 | C |
|---|---|---|
| 13 一個 1 | 15 A 2 | 13 一個 1 |
| 15 A 2 | 15 A 2 | 15 A 2 |
| 不適用 | 15 一個 8 | 15 一個 8 |
| 10 乙 3 | 15 A 2 | 10 乙 3 |
| 不適用 | 15 一個 5 | 15 一個 5 |
我嘗試了一個回圈，但結果并不令人滿意，
for(i in 1:length(df$A)) {
if(is.na(df$A[i])) {
df$C <- df$B
}
else {
df$C<- df$A
}
}
如果有人可以幫助我，在此先感謝
uj5u.com熱心網友回復：
一般來說，如果您發現自己在資料幀上回圈，可能有一個更有效的解決方案，或者使用 Jonathan 在他的答案中提供的矢量化函式，或者dplyr如下使用。
我們可以檢查是否a為NA- 如果是，我們設定c等于b，否則保持為a。
library(dplyr)
dat %>% mutate(c = if_else(is.na(A), B, A))
A B c
1 13 A 1 15 A 2 13 A 1
2 15 A 2 15 A 2 15 A 2
3 <NA> 15 A 8 15 A 8
4 10 B 3 15 A 2 10 B 3
5 <NA> 15 A 5 15 A 5
uj5u.com熱心網友回復：
df$C <- ifelse(is.na(df$A), df$B, df$A)
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以使用coalesce：
library(dplyr)
df %>%
mutate(c = coalesce(A, B))
A B c
1 13 A 1 15 A 2 13 A 1
2 15 A 2 15 A 2 15 A 2
3 <NA> 15 A 8 15 A 8
4 10 B 3 15 A 2 10 B 3
5 <NA> 15 A 5 15 A 5
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