R语言data.table两非零值中间0值的按行插值实现方法

实现思路 #

你需要替换的是左右相邻值均为正数的单个0值，针对4列年份的场景可以直接用data.table原生条件更新实现，运行效率高且无需额外依赖。 #

最简实现（适配你的当前场景） #

首先加载依赖、构造测试数据：

library(data.table)
df1 = data.table(
  ID = c("a1", "a2", "a3", "a4", "a5", "a6", "a7"),
  "string1" = c("x2", "g3", "n2", "m3", "2w", "ps2", "kg2"),
  "2018" = c(3,5,11,3,9,2,6),
  "2019" = c(3,5,0,0,1,4,0),
  "2020" = c(0,4,0,9,6,7,9),
  "2021" = c(4,0,3,8,5,4,6),
  "string2" = c("si", "q2", "oq", "mx", "ix", "p2", "2q"))

执行插值逻辑：

# 处理2019列：判断是否为0且左右（2018、2020）均为正数
df1[`2019` == 0 & `2018` > 0 & `2020` > 0, `2019` := (`2018` + `2020`)/2]

# 处理2020列：判断是否为0且左右（2019、2021）均为正数
df1[`2019` > 0 & `2020` == 0 & `2021` > 0, `2020` := (`2019` + `2021`)/2]

运行后输出的df1和你给出的期望结果完全一致。 #

通用实现（适配更多年份列的场景） #

如果后续年份列数量增加，可以用按行应用自定义函数的方案，通用性更强：

year_cols <- as.character(2018:2021)

# 自定义插值函数
interpolate_mid_zero <- function(x) {
  n <- length(x)
  for (i in 2:(n-1)) {
    if (x[i] == 0 && x[i-1] > 0 && x[i+1] > 0) {
      x[i] <- (x[i-1] + x[i+1])/2
    }
  }
  return(x)
}

# 按行应用到所有年份列
df1[, (year_cols) := as.list(interpolate_mid_zero(unlist(.SD))), by = 1:nrow(df1), .SDcols = year_cols]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fjurt