如何在 r 中修复：下标赋值中不允许缺失值

使用 R 时可能遇到的错误消息是：

 Error in `[<-.data.frame`(`*tmp*`, df$A == 5, , value = list(A = c(NA, : 
  missing values are not allowed in subscripted assignments of data frames

当您尝试使用另一列中的值分配一列中的值，但存在NA值时，通常会发生此错误。

以下示例展示了如何在实践中解决此错误。

如何重现错误

假设我们在 R 中创建以下数据框：

 #create data frame
df <- data. frame (A=c(3, 4, 4, NA, 5, 8, 5, 9),
                 B=c(12, 13, 7, 7, 12, 11, 15, 7))

#view data frame
df

   AB
1 3 12
2 4 13
3 4 7
4 NA 7
5 5 12
6 8 11
7 5 15
8 9 7

现在假设我们尝试为 B 列中的每一行分配值 10，其中 A 列中的对应值为 5：

 #attempt to assign column B a value of 10 where A is equal to 5
df[df$A == 5, ]$B <- 10

Error in `[<-.data.frame`(`*tmp*`, df$A == 5, , value = list(A = c(NA, : 
  missing values are not allowed in subscripted assignments of data frames

我们收到一个错误，因为 A 列中有 NA 值，并且错误消息明确告诉我们数据框的下标赋值中不允许缺失值。

如何避免错误

有两种方法可以避免此错误。

1.使用%in%运算符

避免此错误的一种方法是在执行赋值时使用%in%运算符：

 #assign column B a value of 10 where A is equal to 5
df[df$A %in% 5,]$B <- 10

#view updated data frame
df

   AB
1 3 12
2 4 13
3 4 7
4 NA 7
5 5 10
6 8 11
7 5 10
8 9 7

请注意，值 10 已分配给 B 列中的每一行，其中 A 列中的对应值是 5，并且我们没有收到任何错误。

2.使用is.na()

避免此错误的另一种方法是在执行赋值时使用is.na()函数：

 #assign column B a value of 10 where A is equal to 5
df[!is. na (df$A) & df$A == 5, ]$B <- 10

#view updated data frame
df

   AB
1 3 12
2 4 13
3 4 7
4 NA 7
5 5 10
6 8 11
7 5 10
8 9 7

同样，我们可以将值 10 分配给 B 列中的每一行，其中 A 列中的相应值为 5，并且我们不会收到任何错误。

其他资源

以下教程解释了如何修复 R 中的其他常见错误：

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