使用基于 ID 变量的因子值填充缺失值

Question

我想根据 ID 变量用正确的因子值填充 <NA>。

变量如下：

ID <- c(1,1,1,2,2,2,3,3,3)
Gender_NA <- c("m",NA,"m",NA,"f",NA,"m","m",NA)
Gender  <- c("m","m","m","f","f","f","m","m","m")

这是我的数据：

Data_have <- data.frame (ID,Gender_NA)

ID    Gender_NA
 1     m
 1    <NA>
 1     m
 2    <NA>
 2     f
 2    <NA>
 3     m
 3     m
 3    <NA>

这是我想要的数据：

Data_whant <- data.frame (ID,Gender)

ID Gender
1    m
1    m
1    m
2    f
2    f
2    f
3    m
3    m
3    m

我已尝试在此论坛上找到解决方案，但无法正常工作。

将不胜感激。

Answer 1

library(zoo) 中的 na.locf 函数可用于将 NA 元素替换为相邻的非 NA 前一个元素。使用data.table，我们将'data.frame'转换为'data.table'，按'ID'分组，我们用前面的非NA替换NA元素，如果第一个元素是NA，它不会被替换，我们可以使用带有选项 fromLast=TRUE 的第二个 na.locf 将剩余的 NA 替换为后续的非 NA 元素。

library(zoo)
library(data.table)
setDT(Data_have)[, Gender := na.locf(na.locf(Gender_NA, 
            na.rm=FALSE),fromLast=TRUE), by = ID][, Gender_NA := NULL]
Data_have
#    ID Gender
#1:  1      m
#2:  1      m
#3:  1      m
#4:  2      f
#5:  2      f
#6:  2      f
#7:  3      m
#8:  3      m
#9:  3      m

或者在按 ID 分组时，我们可以使用 na.omit() 省略所有 NA 并选择第一个元素，如下所示：

setDT(Data_have)[, Gender := na.omit(Gender_NA)[1L], by =  ID][, Gender_NA := NULL]

或使用与dplyr相同的方法：

library(dplyr)
Data_have %>% 
     group_by(ID) %>%
     transmute(Gender= first(na.omit(Gender_NA)))
#    ID Gender
#   (dbl) (fctr)
#1     1      m
#2     1      m
#3     1      m
#4     2      f
#5     2      f
#6     2      f
#7     3      m
#8     3      m
#9     3      m

Answer 2

下面是我使用 data.table 的方法：

require(data.table) # v1.9.6+
dt = data.table(ID, Gender_NA)
# Gender_NA is of character type

答案如下：

dt[is.na(Gender_NA), Gender_NA := na.omit(dt)[.SD, Gender_NA, mult="first", on="ID"]]

使用基于 ID 变量的因子值填充缺失值

Fill up missing values with a factor value based on an ID variable

r

missing-data