在R中对数据框labelled列使用replace_na()等函数时遇类型转换错误

问题核心 #

用tidyr::replace_na填充Hmisc包标记的labelled列时，mean()返回的普通double类型值无法匹配原列的labelled类型，导致vec_assign抛出类型转换错误。

解决方案 #

下面是三种直接可行的处理方式：

方法1：给替换值添加同类型标签 #

把均值结果转换成和原列一致的labelled类型，保留原列的标签属性：

df %>%
  mutate(`hi hi` = paste0(`hi hi`, "people"),
         `bye bye` = replace_na(`bye bye`, 
                                labelled(mean(`bye bye`, na.rm = T), 
                                         label = attr(`bye bye`, "label"))))

方法2：先转普通类型处理，再恢复标签 #

如果暂时不需要labelled类型，处理后再重新添加原标签：

df %>%
  mutate(`hi hi` = paste0(`hi hi`, "people"),
         `bye bye` = as.double(`bye bye`) %>% 
           replace_na(mean(., na.rm = T)) %>%
           labelled(label = attr(df$`bye bye`, "label")))

方法3：用Hmisc自带的impute函数（最简洁） #

Hmisc::impute原生支持labelled列，直接指定用均值填充缺失值：

df %>%
  mutate(`hi hi` = paste0(`hi hi`, "people"),
         `bye bye` = Hmisc::impute(`bye bye`, mean))

效果验证 #

执行任意一种方法后，bye bye列的NA会被均值3填充，同时保留原列的标签属性（方法1、3），不会再触发类型不匹配错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mathica