如何在RStudio中依据另一数据表填充数据框的NA值？

首先还原你的两个数据集（可直接运行的R代码）：

df <- data.frame(
  a = c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3),
  b = c("A", NA, "A", NA, "C", NA, "B", "A", NA, "C", "D"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

fill_with <- data.frame(
  a = c(1,2,3),
  b = c("A", "B", "C"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

需求：根据a列的匹配关系，用fill_with中对应a的b值，填充df里b列的NA值。

方法1：使用dplyr（tidyverse生态） #

这是常用的tidy风格实现，步骤清晰易读：

library(dplyr)

df_filled <- df %>%
  # 按a列合并数据集，将fill_with的b值命名为b_fill作为辅助列
  left_join(fill_with, by = "a", suffix = c("", "_fill")) %>%
  # 用coalesce取第一个非NA值，替换原b列的NA
  mutate(b = coalesce(b, b_fill)) %>%
  # 移除辅助列
  select(-b_fill)

# 查看填充结果
print(df_filled)

方法2：使用base R（无需额外安装包） #

如果不想加载第三方包，可通过基础R实现：

# 将fill_with转换为命名向量：以a的值为名称，对应b的值为向量元素
fill_vector <- setNames(fill_with$b, fill_with$a)

# 定位df中b列的NA位置，用匹配的a值从fill_vector中取对应值替换
df$b[is.na(df$b)] <- fill_vector[as.character(df$a[is.na(df$b)])]

# 查看填充结果
print(df)

两种方法都能得到你需要的填充结果：

a b
1  1 A
2  1 A
3  1 A
4  1 A
5  2 C
6  2 B
7  2 B
8  3 A
9  3 C
10 3 C
11 3 D

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Csaba Daniel Farkaš