data.table 将 NA 替换为多列的均值和 id

如果我有以下数据表：

dat <- data.table("id"=c(1,1,1,1,2,2,2,2), "var1"=c(NA,1,2,2,1,1,2,2),
              "var2"=c(4,4,4,4,5,5,NA,4), "var3"=c(4,4,4,NA,5,5,5,4))
   id var1 var2 var3
1:  1   NA    4    4
2:  1    1    4    4
3:  1    2    4    4
4:  1    2    4   NA
5:  2    1    5    5
6:  2    1    5    5
7:  2    2   NA    5
8:  2    2    4    4

如何用 id 中每列的平均值替换缺失值？在我的实际数据中，我有许多变量，这些变量仅适用于我希望替换的变量，那么如何以通用方式完成，例如它不会替换为 var3 而仅替换为 var1 和 var2？：

tomean=c("var1", "var2")

我尝试过类似的方法，但我还没有找到解决方案：

dat[, (tomean) := mean(tomean, na.rm=TRUE), by=id, .SDcols = tomean]

要仅使用列名评估列，我们可以使用get()。我们需要lapply()对多列执行此操作。

## determine the column names that contain NA values
nm <- names(dat)[colSums(is.na(dat)) != 0]
## replace with the mean - by 'id'
dat[, (nm) := lapply(nm, function(x) {
    x <- get(x)
    x[is.na(x)] <- mean(x, na.rm = TRUE)
    x
}), by = id]

这给出了更新的dat

   id     var1     var2 var3
1:  1 1.666667 4.000000    4
2:  1 1.000000 4.000000    4
3:  1 2.000000 4.000000    4
4:  1 2.000000 4.000000    3
5:  2 1.000000 5.000000    5
6:  2 1.000000 5.000000    5
7:  2 2.000000 4.666667    5
8:  2 2.000000 4.000000    4

Update:对于您更新的问题，为了避免在包含 NA 的所有列上运行此问题，请勿使用nm。只需使用您自己的矢量tomean.

tomean <- c("var1", "var2")
dat[, (tomean) := lapply(tomean, function(x) {
    x <- get(x)
    x[is.na(x)] <- mean(x, na.rm = TRUE)
    x
}), by = id]

这给出了

   id     var1     var2 var3
1:  1 1.666667 4.000000    4
2:  1 1.000000 4.000000    4
3:  1 2.000000 4.000000    4
4:  1 2.000000 4.000000   NA
5:  2 1.000000 5.000000    5
6:  2 1.000000 5.000000    5
7:  2 2.000000 4.666667    5
8:  2 2.000000 4.000000    4