错误于 [<- . data. frame' ( *tmp*" , which(ex <= о), value = NaN)新的列会 在旧的列里留下洞 怎么解决

当你尝试在R语言中向一个"data.frame"添加新列并设置某些条件为缺失值（NaN），如果遇到原始数据框中存在不符合条件的行，确实可能会导致原本的位置出现空缺。这种现象称为“NA”填充。

解决这个问题的一般步骤是：

1. **检查和处理缺失值**：首先，你可以使用`is.na()`函数找出哪些行有缺失值，并根据需要处理它们，例如替换为特定值（如0或某个默认值），或者删除这些行。

df[is.na(df$new_column), "new_column"] <- some_default_value

2. **分步操作**：如果你不想影响原始数据，可以创建一个新的data.frame，在那里进行计算然后合并。

new_df <- df %>%
  mutate_if(~ex <= o, ~ifelse(is.na(.), NA_real_, value)) %>%
  select(-other_columns_to_keep_if_necessary)
df_updated <- merge(df, new_df, all=TRUE)

这里`mutate_if`会应用给定的操作（这里是设置新列值为`value`，否则设为`NaN`），只对满足条件的行。

3. **使用`dplyr`包的`na_append`**：`dplyr`库中的`na_append`可以帮助你在保留原数据的同时添加新列，如果需要，可以先处理缺失值再插入。

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(new_column = ifelse(ex <= o, value, NA)) %>% 
  na_append(new_column = c(NA, value))

务必根据实际情况调整上述代码中的变量名和逻辑。