我正在将一组主题响应时间从csv文件读取到数据帧中，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
• 用原始响应时间的中位数替换NA和零值。

实际输入：

Subject,1,2,3,4,5
Alpha,97,98,99,100,101
Beta,102,103,NA,104,0.00
Gamma,105,NA,NA,NA,NA

预期输出：

subject response
Alpha   97 
Alpha   98 
Alpha   99 
Alpha   100 
Alpha   101 
Beta    102
Beta    103
Beta    101 # MEDIAN
Beta    104
Beta    101 # MEDIAN
Gamma   105
Gamma   101 # MEDIAN
Gamma   101 # MEDIAN
Gamma   101 # MEDIAN
Gamma   101 # MEDIAN

我已经得到了部分方式使用：

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))

然而，它在一点上失败了：

• 不是惯用的（向量化的）。

请指教？