R：根据数据框中所有变量的唯一 ID 替换一行中的缺失值

Question

我正在处理一个“长”数据框，其中独特的参与者随着时间的推移有多个观察结果。一些行在多个列中缺少数据，那些缺少的记录需要为每个参与者填充相同的数据。

我的数据集如下所示：

list(
ID = c("A23", "A23", "A24", "A24", "A24", "A50", "A50", "A60", "A60"), 
A = c("Y", "Y", "N", "N", NA, "Y", NA, "N", "N"), 
B = c(2.4, 2.4, 2.6, 2.6, NA, 2.2, NA, 3.3, 3.3), 
C = c("M", "M", "F", "F", NA, "F", NA, "M", "M"), 
D = c(1, 1, 0, 0, NA, 1, NA, 1, 1), 
E = c("2015-02-16", "2017-10-05", "2014-03-26", "2016-09-07", "2018-10-08", "2015-02-17", "2017-10-06", "2014-03-27", "2016-09-08"))

我希望能够简单地从 complete/non-missing 行复制数据并将其粘贴到基于 ID 变量的缺失记录中，跨越整个数据框。

我试过以下方法都没有用（没有替换缺失值）：

library(tidyverse)
library(zoo)
library(plyr)

# Attempt 1:
data %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate_all(~replace(., is.na(.), .[!is.na(.)][1]))

# Attempt 2:
plyr::ddply(data, ~ID, na.locf)

我找到了需要替换单个列的缺失值的解决方案，但我还没有找到替换整个数据帧中缺失值的解决方案。

提前致谢。

Answer 1

您可以使用 dplyr 中的 group_by/mutate 方法解决此问题：

library(dplyr)
df <- tibble(
  ID = c("A23", "A23", "A24", "A24", "A24", "A50", "A50", "A60", "A60"), 
  A = c("Y", "Y", "N", "N", NA, "Y", NA, "N", "N"), 
  B = c(2.4, 2.4, 2.6, 2.6, NA, 2.2, NA, 3.3, 3.3), 
  C = c("M", "M", "F", "F", NA, "F", NA, "M", "M"), 
  D = c(1, 1, 0, 0, NA, 1, NA, 1, 1), 
  E = c("2015-02-16", "2017-10-05", "2014-03-26", "2016-09-07", "2018-10-08", 
 "2015-02-17", "2017-10-06", "2014-03-27", "2016-09-08"))



fix_nas <- function(x){
  x[complete.cases(x)][1]

}

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate_at(2:5, fix_nas)

Answer 2

来自 tidyr 的

fill() 应该有效：

df %>%
  group_by(ID) %>%
  fill(names(df))

# A tibble: 9 x 6
# Groups:   ID [4]
  ID    A         B C         D E         
  <chr> <chr> <dbl> <chr> <dbl> <chr>     
1 A23   Y       2.4 M         1 2015-02-16
2 A23   Y       2.4 M         1 2017-10-05
3 A24   N       2.6 F         0 2014-03-26
4 A24   N       2.6 F         0 2016-09-07
5 A24   N       2.6 F         0 2018-10-08
6 A50   Y       2.2 F         1 2015-02-17
7 A50   Y       2.2 F         1 2017-10-06
8 A60   N       3.3 M         1 2014-03-27
9 A60   N       3.3 M         1 2016-09-08

R：根据数据框中所有变量的唯一 ID 替换一行中的缺失值

R: Replace missing values in one row based on unique ID for all variables in dataframe

r

dplyr

tidyr

missing-data

data-wrangling