R Dcast remplir avec un numéro d'échantillon

Question

Je me demande s'il existe un moyen de fill avec des nombres aléatoires chaque valeur manquante individuelle lors de l'utilisation dcast (bibliothèque reshape2 ou data.table). Exemple:

ID = c('AA', 'AA', 'BB', 'BB', 'CC', 'CC', 'CC', 'DD', 'DD') 
Replica = c('H1','H3','H1','H2','H1','H2','H3','H2','H3') 
Value = c(1.3, 2.5, 1.4, 3.7, 9.5, 7.4, 7.1, 1.8, 8.4) 

example <- data.frame(ID=ID, Replica = Replica, Value = Value) 

Faire simple dcast

dfdc <- dcast(data=example, ID~Replica, value.var = 'Value', fill = sample(1:10, 1)) 

Remarquez comment certaines valeurs sont ratées:

ID H1 H2 H3 
1 AA 1.3 NA 2.5 
2 BB 1.4 3.7 NA 
3 CC 9.5 7.4 7.1 
4 DD NA 1.8 8.4 

Je voudrais remplir chacune de ces valeurs manquantes avec des nombres aléatoires , quelque chose comme:

dfdc <- dcast(data=example, ID~Replica, value.var = 'Value', fill = sample(1:10, 1)) 

qui donne comme résultat:

ID H1 H2 H3 
1 AA 1.3 2.0 2.5 
2 BB 1.4 3.7 2.0 
3 CC 9.5 7.4 7.1 
4 DD 2.0 1.8 8.4 

Cependant, toutes les valeurs manquantes ont été remplacées par le même nombre aléatoire (2 dans ce cas).

Serait-il possible d'appliquer la fonction individuellement à chaque valeur manquante et, par conséquent, de remplir les valeurs manquantes avec différents nombres aléatoires?

Merci d'avance!

Answer 1

Si vous n'êtes pas concerné par un avertissement, vous pouvez simplement faire fill = sample(10) et les valeurs inutilisées seront supprimées. Vous recevrez toujours trois nombres aléatoires. Assurez-vous simplement que vous êtes certain que l'échantillon est plus élevé que le nombre attendu de valeurs NA.

dcast(example, ID ~ Replica, fill = sample(10)) 
# ID H1 H2 H3 
# 1 AA 1.3 4.0 2.5 
# 2 BB 1.4 3.7 1.0 
# 3 CC 9.5 7.4 7.1 
# 4 DD 10.0 1.8 8.4 
# Warning message: 
# In ordered[is.na(ordered)] <- fill : 
# number of items to replace is not a multiple of replacement length 

Bien sûr, vous pouvez simplement envelopper qu'avec suppressWarnings() aussi bien.

suppressWarnings(dcast(example, ID ~ Replica, fill = sample(10))) 
# ID H1 H2 H3 
# 1 AA 1.3 6.0 2.5 
# 2 BB 1.4 3.7 5.0 
# 3 CC 9.5 7.4 7.1 
# 4 DD 9.0 1.8 8.4 

Answer 2

est ici une option à l'aide tidyverse

library(tidyverse) 
complete(example, ID, Replica) %>% 
    mutate(Value = coalesce(Value, as.numeric(sample(1:10, n(), replace=TRUE)))) %>%  
    spread(Replica, Value) 
# A tibble: 4 × 4 
#  ID H1 H2 H3 
#* <fctr> <dbl> <dbl> <dbl> 
#1  AA 1.3 2.0 2.5 
#2  BB 1.4 3.7 1.0 
#3  CC 9.5 7.4 7.1 
#4  DD 8.0 1.8 8.4