按因子列估算 data.frame 组中的变量

我有一个包含数字列的 data.frame，这些列具有因子级别，我想通过这些因子级别来估算缺失值...让我解释一下。

part   id   value
a      1     23.4
a      2     23.8
a      3     45.6
a      4     34.7
a      5     Na
b      1     45.2
b      2     34.6
b      3     Na
b      4     30.9
b      5     28.1

我想用零件的平均值来估算 NA 值。因此，对于a部分，我想用a部分中ids 1-4的平均值来估算id 5缺失值，对于b部分也是如此，用b部分中ids的平均值来估算缺失的id3等。

我需要在许多列中执行此操作（想象一下有更多的值列）。所以也许可以应用一个函数等。

Using na.strings论证中read.table/read.csv我们可以将缺失值转换为真实值NA从而将“值”列读取为“数字”。和dplyr，我们可以改变replace the NAs在多个值列中mean该列的。

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(part) %>%
    mutate_each(funs(replace(., which(is.na(.)), mean(., na.rm=TRUE))), 
       starts_with('value'))

或者类似的选项data.table

library(data.table)
nm1 <- grep('value', names(df1))
setDT(df1)[, (nm1) := lapply(.SD,  function(x) replace(x,
     which(is.na(x)), mean(x, na.rm=TRUE))), by = part,.SDcols=nm1]

data

df1 <- read.table(text="part   id   value
a      1     23.4
a      2     23.8
a      3     45.6
a      4     34.7
a      5     Na
b      1     45.2
b      2     34.6
b      3     Na
b      4     30.9
b      5     28.1", header=TRUE, na.strings="Na", stringsAsFactors=FALSE)