如何处理 ifelse 函数中的缺失值 julia

Question

我正在使用 Julia，我得到了一个包含 42 个值的数据框，其中缺少 2 个值。

该值是从 0.23 到 0.3 的价格

我正在尝试建立一个新专栏，通过ifelse声明来判断它是否便宜或昂贵。

ifelse 应该去：

df.x_category=ifelse.(df.x .< mean(df.x),"cheap", "expensive")

但我收到以下错误：

ERROR: TypeError: non-boolean (Missing) used in boolean context

有没有办法跳过那些缺失的值？

我尝试过：

df.x_category=ifelse.(skipmissing(df.x) .< mean(skipmissing(df.x)),"cheap", "expensive")

但出现此错误：

ERROR: ArgumentError: New columns must have the same length as old columns

我不能只是删除缺失的观察结果。

我怎样才能做到这一点？

提前致谢！

Answer 1

ifelse只能处理 2 个值，而您需要处理 3 个值。假设您有

df = DataFrame(x=rand([0.23,0.3,missing], 10))

Thanmean(df.x)产生 a，missing因为某些值是missings。你需要做的是 mean(skipmissing(df.x)))。

因此代码可以是：

julia> map(x -> ismissing(x) ? missing : ifelse(x,"cheap", "expensive"), df.x .< mean(skipmissing(df.x)))
10-element Vector{Union{Missing, String}}:
 missing
 missing
 "cheap"
 missing
 "expensive"
 missing
 missing
 missing
 "cheap"
 "cheap"

在这里，我将 ifelse 与处理缺失值的方法结合起来，map还有其他方法，但每种方法都需要嵌套一些条件函数。