用已建立的值填充时间序列，如果尚未找到值，则保留 NA

Question

我有一个较长的 TimeSeries 并为了预测目的将其变宽，目前时间序列具有以下结构：

Day	Value	Strength1	Strength2	Strength3
1/2	1.356	3	NA	NA
2/2	1.385	NA	NA	NA
3/2	1.385	NA	1.01	NA
4/2	1.4	NA	NA	10
5/2	1.6	NA	NA	NA
6/2	1.7	4	NA	NA
7/2	1.8	NA	1.05	NA
8/2	1.88	NA	NA	NA
9/2	1.98	NA	NA	11
10/2	1.8	NA	NA	NA

我想要一个函数：

给定一个时间序列
如果单元格 == NA 并且以前只在列中找到 NA，保留 NA
if cell != NA 好
if cell == NA 但之前我们没有找到NA值，改成之前找到的值

这将是结果：

Day	Value	Strength1	Strength2	Strength3
1/2	1.356	3	NA	NA
2/2	1.385	3	NA	NA
3/2	1.385	3	1.01	NA
4/2	1.4	3	1.01	10
5/2	1.6	3	1.01	10
6/2	1.7	4	1.01	10
7/2	1.8	4	1.05	10
8/2	1.88	4	1.05	10
9/2	1.98	4	1.05	11
10/2	1.8	4	1.05	11

我试过这个功能，但不对:

filler <- function(df) {
  col <- colnames(df)
  one <- NA
  for (i in col) {
    for (a in i) {
      if(!is.na(a)) {
        one = a
      }
      if(!is.na(one) & is.na(a)) {
        a = one
      }
    }
  }
}

Answer 1

您可以使用 tidyr::fill -

filler <- function(data) tidyr::fill(data, dplyr::everything())
filler(df)

#    Day Value Strength1 Strength2 Strength3
#1   1/2 1.356         3        NA        NA
#2   2/2 1.385         3        NA        NA
#3   3/2 1.385         3      1.01        NA
#4   4/2 1.400         3      1.01        10
#5   5/2 1.600         3      1.01        10
#6   6/2 1.700         4      1.01        10
#7   7/2 1.800         4      1.05        10
#8   8/2 1.880         4      1.05        10
#9   9/2 1.980         4      1.05        11
#10 10/2 1.800         4      1.05        11

用已建立的值填充时间序列，如果尚未找到值，则保留 NA

Fill Timeseries with founded values or keep NA if no value was found yet

r

data-cleaning

forecasting