如何在R语言数据框中为同一ID的多条记录用均值填充NA？

直接用dplyr的分组+列修改就能解决这个问题，完整代码如下：

library(dplyr)

# 你的原始数据
df <- data.frame(id = c(1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3), 
                 height = c(150, NA, 151, NA, NA, 176, 175, 174, 198, NA, 197, 198))

# 分组填充缺失值
df_filled <- df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(height = ifelse(is.na(height), mean(height, na.rm = TRUE), height)) %>%
  ungroup()

# 查看结果
print(df_filled)

关键步骤解释： #

• group_by(id)：按id字段对数据分组，确保后续的均值计算和填充操作都只在每个ID的组内进行。
• mutate(height = ...)：修改height列，用ifelse()做条件判断：
  • 如果当前height是NA，就替换为该组内height的均值（na.rm = TRUE必须加上，不然组内有NA时均值会变成NA，无法完成填充）；
  • 如果不是NA，保留原始值。
• ungroup()：取消分组，让数据回到常规的数据框结构，避免后续操作受到分组状态的影响。

运行后你会看到每个ID下的NA都被替换成了对应组的均值，比如ID1的NA变成150.5，ID2的NA变成175，ID3的NA变成197.6667，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dan W