Замена NA на определенное условие в R

Отказ от ответственности: мне не совсем понятно, каков ваш ожидаемый результат. Приведенное ниже решение основано на предположении, что вы хотите заменить значения NA либо средним значением всех значений за каждый год, либо средним значением всех значений для каждого Index.

Вот вариант tidyverse, сначала распространяющийся от широкого к длинному, заменяющий NAs средним значением за год и, наконец, конвертирующий обратно из длинного в широкий.

library(tidyverse)
df %>%
    gather(year, value, -Index) %>%
    group_by(year) %>%
    mutate(value = ifelse(is.na(value), mean(value, na.rm = T), value)) %>%
    spread(year, value)
## A tibble: 8 x 4
#  Index     `2015`     `2016`      `2017`
#  <int>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
#1     1 115507293.   6355698.   10107023.
#2     2  13000000. 223472356.  186197372.
#3     4 115507293. 223472356.  186197372.
#4     5 115507293. 223472356.    8000000.
#5     6 331000000. 659000000. 1040000000.
#6     7 115507293. 223472356.   32032920.
#7     8 115507293. 223472356.   20000000.
#8     9   2521880.   5061370.    7044288.

Обратите внимание, что здесь мы заменяем NAs средним значением в год. Если вместо этого вы хотите заменить NAs средним значением на Index значение, просто замените group_by(year) на group_by(Index):

df %>%
    gather(year, value, -Index) %>%
    group_by(Index) %>%
    mutate(value = ifelse(is.na(value), mean(value, na.rm = T), value)) %>%
    spread(year, value)
## A tibble: 8 x 4
## Groups:   Index [8]
#  Index     `2015`     `2016`      `2017`
#  <int>      <dbl>      <dbl>       <dbl>
#1     1   8231360.   6355698.   10107023.
#2     2  13000000.  13000000.   13000000.
#3     4       NaN        NaN         NaN
#4     5   8000000.   8000000.    8000000.
#5     6 331000000. 659000000. 1040000000.
#6     7  32032920.  32032920.   32032920.
#7     8  20000000.  20000000.   20000000.
#8     9   2521880.   5061370.    7044288.

Обновлять

Чтобы заменить только NAs в столбце 2017 средним значением строки на основе значений 2015, 2016, которые вы можете сделать

df <- read_table("Index   2015            2016            2017
1       NA              6355698         10107023
2       13000000        73050000        NA
4       NA              NA              NA
5       10500000        NA              8000000
6       331000000       659000000       1040000000
7       55500000        NA              32032920
8       NA              NA              20000000
9       2521880         5061370         7044288")


df %>%
    mutate(`2017` = ifelse(is.na(`2017`), 0.5 * (`2015` + `2016`), `2017`))
## A tibble: 8 x 4
#  Index    `2015`    `2016`      `2017`
#  <int>     <int>     <int>       <dbl>
#1     1        NA   6355698   10107023.
#2     2  13000000  73050000   43025000.
#3     4        NA        NA         NA
#4     5  10500000        NA    8000000.
#5     6 331000000 659000000 1040000000.
#6     7  55500000        NA   32032920.
#7     8        NA        NA   20000000.
#8     9   2521880   5061370    7044288.

Пример данных

df <- read_table("Index   2015            2016            2017
1       NA              6355698         10107023
2       13000000        NA              NA
4       NA              NA              NA
5       NA              NA              8000000
6       331000000       659000000       1040000000
7       NA              NA              32032920
8       NA              NA              20000000
9       2521880         5061370         7044288")