按行（右/左）填充缺失值

Question

我正在寻找一种使用 dplyr 向右 "fill" NA 的方法（而不是 down/up）。换句话说，我想将 d 转换为 d2 而不必在 mutate 调用中显式引用任何列。

我的真实数据框有几十个字段，交错的 NA 块跨越可变数量的列。我很好奇是否有一种简短的方法可以全局继承左侧的第一个非 NA 值，而不管它出现在哪个字段中。

d<-data.frame(c1=c("a",1:4), c2=c(NA,2,NA,4,5), c3=c(NA,3,4,NA,6))
d2<-data.frame(c1=c("a",1:4), c2=c("a",2,2,4,5), c3=c("a",3,4,4,6))
d
d2

Answer 1

我们可以将 gather 转换为 'long' 格式，将 fill 按行号分组，然后 spread 返回 'wide' 格式

library(tidyverse)
rownames_to_column(d, 'rn') %>% 
    gather(key, val, -rn) %>%
    group_by(rn) %>% 
    fill(val) %>% 
    spread(key, val) %>%
    ungroup %>%
    select(-rn)
# A tibble: 5 x 3
#  c1    c2    c3   
#  <chr> <chr> <chr>
#1 a     a     a    
#2 1     2     3    
#3 2     2     4    
#4 3     4     4    
#5 4     5     6

或不进行整形的另一种选择是使用 na.locf

按行填充

library(zoo)
d %>% 
    mutate(c1 = as.character(c1)) %>%
    pmap_dfr(., ~ na.locf(c(...)) %>%
                      as.list %>%
                      as_tibble)

此外，如果我们使用na.locf，它运行列，所以数据可以转置并直接应用na.locf

d[] <- t(na.locf(t(d)))
d
#  c1 c2 c3
#1  a  a  a
#2  1  2  3
#3  2  2  4
#4  3  4  4
#5  4  5  6

正如评论中提到的@G.Grothendieck，为了处理行开头为 NA 的元素，请使用 na.locf0 而不是 na.locf

Answer 2

我们可以使用 apply

按行应用 zoo::na.locf

d[] <- t(apply(d, 1, zoo::na.locf))

d
#  c1 c2 c3
#1  a  a  a
#2  1  2  3
#3  2  2  4
#4  3  4  4
#5  4  5  6

按行（右/左）填充缺失值

Fill missing values rowwise (right / left)

r

na

dplyr