在R中合并数据集时，根据可用数据填写缺失值

Question

这是我的问题。我想合并df1和df2数据集。

>df1 
ID   Sub  Time Number  Base  Note
01   A01  100  20      20     Y
01   A01  110  35      20     NA
02   A02  100  15      15     Y
02   A02  150  35      15     NA
03   A04  120  10      10     Y
03   A04  130  25      10     NA
04   A05  90   19      19     Y
04   A05  130  50      19     NA
....

>df2
Sub  Time  Number
A01  150   55
A04  200   60
A05  200   80
A02  200   55
....

合并后的数据集应如下所示：

>merged
ID   Sub  Time Number  Base  Note
01   A01  100  20      20    Y
01   A01  110  35      20    NA
01   A01  150  55      20    NA
02   A02  100  15      15    Y
02   A02  150  35      15    NA
02   A02  200  55      15    NA
03   A04  120  10      10    Y
03   A04  130  25      10    NA
03   A04  200  60      10    NA
04   A05  90   19      19    Y
04   A05  130  50      19    NA
04   A05  200  80      19    NA

如果有人在R中有任何解决方案，请告诉我。谢谢！

Answer 1

在向rbind添加适当的列后，您可以df2将两者放在一起。然后，在排序后，来自包na.locf的{​​{1}}将进行最后一次观察。

我在此处通过向zoo添加新级别来欺骗该列，以便代表该列中的原始df1$Note值，因此NA会将其转发。

结果中的na.locf可以替换这些值，并且会减少额外的因子级别。

NA

Answer 2

您可以使用库（plyr）中的命令rbind.fill：

require(plyr)
require(zoo)
merged = rbind.fill(df1, df2)
merged = merged[order(merged$Sub),]
merged$ID = na.locf(merged$ID)