我正在将 csv 文件中的一组主题响应时间读入数据框中，需要对其进行反规范化，如下所示：
- 将所有列折叠为两列，然后
- 将 NA 和零值替换为原始响应时间的中位数。
实际输入：
主题,1,2,3,4,5 阿尔法,97,98,99,100,101 测试版,102,103,NA,104,0.00 伽玛,105,NA,NA,NA,NA
预期输出：
主题反应 阿尔法 97 阿尔法 98 阿尔法 99 阿尔法 100 阿尔法 101 测试版 102 测试版 103 Beta 101 # 中位数 测试版 104 Beta 101 # 中位数 伽玛 105 伽玛 101 # 中位数 伽玛 101 # 中位数 伽玛 101 # 中位数 伽玛 101 # 中位数
我已经部分使用：
input <- read.csv("rt.csv", header = TRUE, sep = ",")
names(input) <- tolower(names(input))
response <- input[setdiff(names(input), names(input[1]))]
cntCols <- ncol(response)
y <- response[[1]]
for (i in 2:cntCols) {
y = c(y, response[[i]])
}
extract <- as.data.frame(y)
wip <-
data.frame(
x = rep(c(levels(input[[1]]))),
y = extract
)
wip <- wip[order(wip[,1]),]
mdnInputY <- median(wip$y, na.rm = TRUE)
MedianReplace <- function(dfInput) {
dfInput[is.na(dfInput)] <- mdnInputY
dfInput[trimws(dfInput) == 0] <- mdnInputY
return(dfInput)
}
output <- data.frame(apply(wip, 2, MedianReplace))
但是，它在一点上失败了：
- 不是惯用的（矢量化的）。
请指教？