基于其他数据框中的列计算，填写数据框中的NAS值

Question

我有 2 个数据框。 RP 和 RP2。我的目标是根据以下条件填充 RP 列 Country_1 和 Country_2 的 NAs：

1.If RP 的单元格已经具有值，保持原样。

2.如果有 NA，则查看该单元格的 TreatmenArea 和 Subarea，并找到同一对 TreatmenArea ， RP2 中的 Subarea，然后：

a. 将此值与 RP2 的 PFaverage 列相乘，然后除以 100。

b.如果RP2 中的相对单元格也是 NA，然后将 RP 中的值保留为 NA

RP<-structure(list(ProductFamily = c("PF_1", "PF_10", "PF_10", "PF_100", 
"PF_100", "PF_101", "PF_102", "PF_102", "PF_102", "PF_102", "PF_103", 
"PF_103", "PF_104", "PF_105", "PF_106", "PF_106", "PF_106", "PF_106", 
"PF_107", "PF_108", "PF_109", "PF_11", "PF_110", "PF_110", "PF_111", 
"PF_111", "PF_111", "PF_112", "PF_112", "PF_113", "PF_113", "PF_113", 
"PF_114", "PF_115", "PF_115", "PF_116", "PF_117", "PF_118", "PF_119", 
"PF_12", "PF_12", "PF_12", "PF_120", "PF_120", "PF_120", "PF_120", 
"PF_120", "PF_120", "PF_121", "PF_122"), TreatmenArea = c("TA_7", 
"TA_2", "TA_2", "TA_6", "TA_6", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", 
"TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", 
"TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_7", "TA_2", "TA_2", "TA_7", 
"TA_7", "TA_7", "TA_7", "TA_7", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_6", 
"TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_5", "TA_5", 
"TA_5", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_4", 
"TA_4"), Subarea = c("SA_16", "SA_5", "SA_5", "SA_15", "SA_15", 
"SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", 
"SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", 
"SA_17", "SA_6", "SA_6", "SA_22", "SA_22", "SA_22", "SA_22", 
"SA_22", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_15", "SA_6", "SA_6", "SA_6", 
"SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_11", "SA_11", "SA_11", "SA_6", "SA_6", 
"SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_6", "SA_10", "SA_10"), Country_1 = c(NA, 
NA, NA, NA, NA, 92.6961421759861, NA, NA, NA, NA, 78.3001808318264,NA, NA, NA, 106.832963501416, 0.613496932515337, 104.21011973735, 
NA, NA, NA, NA, NA, 99.5238622522423, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
89.0343347639485, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 101.231684009344, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), Country_2 = c(NA, 
NA, 161.55950752394, NA, NA, NA, NA, NA, 59.1346153846154, NA, 
NA, NA, NA, 128.113063407181, 93.3812839543959, NA, NA, NA, 137.724550898204, 
NA, NA, NA, NA, 90.1602849510241, 37.3939722071828, NA, NA, 40.9756097560976, 
NA, NA, NA, 87.0095902353967, NA, NA, NA, 50.4591590140164, 92.1639413888299, 
44.7601588756493, NA, NA, NA, NA, NA, 100.053835800808, NA, NA, 
NA, NA, 136.420722135008, NA)), row.names = c(NA, 50L), class = "data.frame")

，并且 RP2

RP2<-structure(list(TreatmenArea = c("TA_1", "TA_1", "TA_1", "TA_1", 
"TA_2", "TA_2", "TA_2", "TA_3", "TA_4", "TA_4", "TA_5", "TA_5", 
"TA_5", "TA_6", "TA_6", "TA_7", "TA_7", "TA_7", "TA_7", "TA_7", 
"TA_7", "TA_7", "TA_7", "TA_8", "TA_9"), Subarea = c("SA_1", 
"SA_2", "SA_3", "SA_4", "SA_5", "SA_6", "SA_7", "SA_8", "SA_10", 
"SA_9", "SA_11", "SA_12", "SA_13", "SA_14", "SA_15", "SA_16", 
"SA_17", "SA_18", "SA_19", "SA_20", "SA_21", "SA_22", "SA_23", 
"SA_24", "SA_25"), Country_1 = c(101.37519256645, 105.268942332558, 
100.49933368058, 104.531597221684, NaN, 83.4404308144341, 86.2833044714836, 
81.808967345926, 79.6786979951661, 77.6863475527052, NaN, 78.3001808318264, 
112.499238782021, 113.526674294436, NaN, 108.350959378962, NaN, 
NaN, 102.243471199266, NaN, 104.323270355678, NaN, NaN, NaN, 
100), Country_2 = c(98.7267717862572, 83.9572019653478, 97.164068306148, 
103.654771613923, 161.55950752394, 75.4091957339533, 96.5255996196344, 
99.8317785594128, 88.1477193135348, NaN, NaN, NaN, 151.411687458963, 
107.652477161141, NaN, NaN, NaN, NaN, 92.4695215620261, NaN, 
88.9890571623243, 39.1847909816402, 87.0642912470953, NaN, NaN
), PFaverage = c(9.09293100169062, 16.2821052631579, 9.76688333333333, 
13.4754047619048, 17.8741666666667, 9.42546567085954, 12.6145188492064, 
12.4536666666667, 7.36169471153846, 13.1581818181818, 21.0866666666667, 
9.58, 16.2525049019608, 11.552822039072, 12.6908333333333, 20.5489611111111, 
11.99, 7.19134920634921, 8.51728472222222, 5.97, 12.2264183501684,6.37925, 16.1375, 11.9384615384615, 15.9185714285714)), class = c("data.frame"), row.names = c(NA, -25L)) 

If for例如，我们检查 RP 中 Country_1 的第一行，我们发现它的 NA 和它的 Subarea 是 SA_16，所以我们移动到 RP2 并检查相对Country_1 和 Subarea SA_16 的值为 108.35。因此计算结果为 108.35*20.54(PFaverage)/100。

Answer 1

library(dplyr)

RP2 %>% 
  mutate_at(c("Country_1", "Country_2"), 
            list(PFa = ~. * PFaverage / 100)) %>% 
  select(TreatmenArea, Subarea, contains("PFa")) %>% 
  right_join(RP, . , by = c("TreatmenArea" , "Subarea")) %>% 
  mutate(Country_1 = coalesce(Country_1, Country_1_PFa),
         Country_2 = coalesce(Country_2, Country_2_PFa)) %>% 
  select(-contains("PFa")) 

#>    ProductFamily TreatmenArea Subarea   Country_1  Country_2
#> 1           PF_1         TA_7   SA_16  22.2649965        NaN
#> 2          PF_10         TA_2    SA_5         NaN  28.877416
#> 3          PF_10         TA_2    SA_5         NaN 161.559508
#> 4         PF_100         TA_6   SA_15         NaN        NaN
#> 5         PF_100         TA_6   SA_15         NaN        NaN
#> 6         PF_101         TA_2    SA_6  92.6961422   7.107668
#> 7         PF_102         TA_2    SA_6   7.8646492   7.107668
#> 8         PF_102         TA_2    SA_6   7.8646492   7.107668
#> 9         PF_102         TA_2    SA_6   7.8646492  59.134615
#> 10        PF_102         TA_2    SA_6   7.8646492   7.107668
...

^由