根据同一列用条件填充NA

Question

我正在使用 R，我需要根据同一列和另一个日期列的值在一列中填写 NA。例如，初始数据框如下所示：

df <- data.frame( ID = c("A","A","A","A","A",
                         "B","B","B","B","B",
                         "C","C","C","C","C"), 
                  Year = c(2013,2015,2019,2020,2021,
                         2001,2005,2009,2010,2016,
                         2010,2011,2014,2015,2018),
                  value = c(NA,NA,1,NA,2,NA,1,2,NA,3,1,NA,NA,2,NA))    
df
   ID Year value
1   A 2013    NA
2   A 2015    NA
3   A 2019     1
4   A 2020    NA
5   A 2021     2
6   B 2001    NA
7   B 2005     1
8   B 2009     2
9   B 2010    NA
10  B 2016     3
11  C 2010     1
12  C 2011    NA
13  C 2014    NA
14  C 2015     2
15  C 2018    NA

这是替换 NA 需要遵循的规则：

对于每个 ID，如果数据以值 = NA 开头，请选择下一个非 NA 值。如果前一年有非 NA 值，请选择该值。

为此，我尝试执行以下两个步骤：

(i) 对于每个ID，如果最旧的年份（例如ID A: year = 2013）的值为NA，则用第一个非NA值填充NA（例如，因为值2019年ID A为1，2013年ID A的值应为1)
(ii) 然后用之前的非 NA 值填充 NA（例如，ID A：year = 2015 的值需要为 1，因为 2013 年的值为 1）。

所需的输出如下所示：

   ID Year value
1   A 2013     1
2   A 2015     1
3   A 2019     1
4   A 2020     1
5   A 2021     2
6   B 2001     1
7   B 2005     1
8   B 2009     2
9   B 2010     2
10  B 2016     3
11  C 2010     1
12  C 2011     1
13  C 2014     1
14  C 2015     2
15  C 2018     2

但是，我想不出有什么办法可以做到这一点。

Answer 1

这与更新后的期望输出匹配。

 df %>% 
    group_by(ID) %>% 
    tidyr::fill(value, .direction = "downup") %>% 
    ungroup()

结果

# A tibble: 15 × 3
   ID     Year value
   <chr> <dbl> <dbl>
 1 A      2013     1
 2 A      2015     1
 3 A      2019     1
 4 A      2020     1
 5 A      2021     2
 6 B      2001     1
 7 B      2005     1
 8 B      2009     2
 9 B      2010     2
10 B      2016     3
11 C      2010     1
12 C      2011     1
13 C      2014     1
14 C      2015     2
15 C      2018     2

Answer 2

这是Jon Springs解决方案的一步步验证：所以他的回答是正确的：

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  transmute(helper = value) %>% 
  arrange(helper, .by_group = TRUE) %>% 
  bind_cols(df) %>% 
  group_by(ID...1) %>% 
  mutate(jonSprings_value = ifelse(row_number()==1, helper, value)) %>% 
  tidyr::fill(jonSprings_value, .direction = "down") %>% 
  ungroup()

   ID...1 helper ID...3  Year value jonSprings_value
   <chr>   <dbl> <chr>  <dbl> <dbl>            <dbl>
 1 A           1 A       2013    NA                1
 2 A           2 A       2015    NA                1
 3 A          NA A       2019     1                1
 4 A          NA A       2020    NA                1
 5 A          NA A       2021     2                2
 6 B           1 B       2001    NA                1
 7 B           2 B       2005     1                1
 8 B           3 B       2009     2                2
 9 B          NA B       2010    NA                2
10 B          NA B       2016     3                3
11 C           1 C       2010     1                1
12 C           2 C       2011    NA                1
13 C          NA C       2014    NA                1
14 C          NA C       2015     2                2
15 C          NA C       2018    NA                2

根据同一列用条件填充NA

Fill NA with condition based on the same column

r

dataframe

na

dplyr