用户，
我的结果中有 NULL 的 data.frames，但我不希望它们为 NULL。我希望它们与开始时相同（不变）。我正在处理一个文件列表，我的代码的目的是用我的其他 data.frames 中的数据填充所有 NA （根据最佳相关系数）。这是一个小例子：
想象一下这是我的 3 个输入数据帧（每个 10 行）：
ST1 <- data.frame(x1=c(1:10))
ST2 <- data.frame(x2=c(1:5,NA,NA,8:10))
ST3 <- data.frame(x3=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA))
这里的目的是，例如，如果 ST1 中有 NA，则 ST1 必须填充来自与 ST1 最佳相关文件的数据（在本例中介于 ST2 和 ST3 之间）。
由于 ST3 这里没有数据，所以我不能有任何相关系数。所以 ST3 中的 NA 无法填充，ST3 也不能用于填充另一个文件。因此，如果您愿意，ST3 没有用。尽管如此，我想在我的所有代码中保持 ST3 不变。所以我的代码中的问题来自没有数据的data.frames，所以只有NA。
目前我的代码会给出这个“refill”（我的代码结束）（在我的data.frames中填充NA）：
ST1 <- data.frame(x1=c(1:10))
ST2 <- data.frame(x2=c(1:5,6,7,8:10))
ST3 <- NULL
但实际上，我想要“补充”这个结果：
ST1 <- data.frame(x1=c(1:10))
ST2 <- data.frame(x2=c(1:5,6,7,8:10))
ST3 <- data.frame(x3=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA))
因此，对于只有 NA 的 data.frame，我不希望它们在“refill”中为 NULL，但我希望它们与输入中的相同。我需要它在输入和输出之间具有相同尺寸的 data.frames。如果它们为 NULL（目前是这样，但我不明白为什么，我想更改它），则此 data.frame 中将有 0 行，而不是像其他 data.frames 那样有 10 行。
所以我认为函数“process.all”或“na.fill”或“lst”中的代码有问题。
这是我的代码，它是一个可重现的示例，您可以理解我的错误（您将在head(refill)ST2 中看到设置为 NULL）。对不起，如果它有点长，但我的错误取决于以前使用的其他功能。希望您了解我的问题以及我正在尝试做的事情。谢谢你的帮助！
（有关信息，在函数“process.all”和“na.fill”中：x 是我要填充的 data.frame，y 是将用于填充 x 的文件（因此与 x 的最佳相关文件） ）。
杰弗里
# my data for example
DF1 <- data.frame(x1=c(NA,NA,rnorm(3:20)),x2=c(31:50))
write.table(DF1,"ST001_2008.csv",sep=";")
DF2 <- data.frame(x1=c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,rnorm(1:10)),x2=c(1:20))
write.table(DF2,"ST002_2008.csv",sep=";")
DF3 <- data.frame(x1=rnorm(81:100),x2=NA)
write.table(DF3,"ST003_2008.csv",sep=";")
DF4 <- data.frame(x1=c(21:40),x2=rnorm(1:20))
write.table(DF4,"ST004_2008.csv",sep=";")
# Correlation table
corhiver2008capt1 <- read.table(text=" ST001 ST002 ST003 ST004
ST001 1.0000000 NA -0.4350665 0.3393549
ST002 NA NA NA NA
ST003 -0.4350665 NA 1.0000000 -0.4992513
ST004 0.3393549 NA -0.4992513 1.0000000",header=T)
lst <- lapply(list.files(pattern="\\_2008.csv$"), read.table,sep=";", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
Stations <-c("ST001","ST002","ST003","ST004")
names(lst) <- Stations
# searching the highest correlation for each data.Frame
get.max.cor <- function(station, mat){
mat[row(mat) == col(mat)] <- -Inf
m <- max(mat[station, ],na.rm=TRUE)
if (is.finite(m)) {return(which( mat[station, ] == m ))}
else {return(NA)}
}
# fill the data.frame with the data.frame which has the highest correlation coefficient
na.fill <- function(x, y){
if(all(!is.finite(y[1:10,1]))) return(y)
i <- is.na(x[1:10,1])
xx <- y[1:10,1]
new <- data.frame(xx=xx)
x[1:10,1][i] <- predict(lm(x[1:10,1]~xx, na.action=na.exclude),new)[i]
x
}
process.all <- function(df.list, mat){
f <- function(station)
na.fill(df.list[[ station ]], df.list[[ max.cor[station] ]])
g <- function(station){
x <- df.list[[station]]
if(any(!is.finite(x[1:10,1]))){
mat[row(mat) == col(mat)] <- -Inf
nas <- which(is.na(x[1:10,1]))
ord <- order(mat[station, ], decreasing = TRUE)[-c(1, ncol(mat))]
for(y in ord){
if(all(!is.na(df.list[[y]][1:10,1][nas]))){
xx <- df.list[[y]][1:10,1]
new <- data.frame(xx=xx)
x[1:10,1][nas] <- predict(lm(x[1:10,1]~xx, na.action=na.exclude), new)[nas]
break
}
}
}
x
}
n <- length(df.list)
nms <- names(df.list)
max.cor <- sapply(seq.int(n), get.max.cor, corhiver2008capt1)
df.list <- lapply(seq.int(n), f)
df.list <- lapply(seq.int(n), g)
names(df.list) <- nms
df.list
}
refill <- process.all(lst, corhiver2008capt1)
refill <- as.data.frame(refill) ########## HERE IS THE PROBLEM ######
refill