如何将ChangeJanAug下的数据从第21行向上移动，以便NA填充正确的数字？由于我不想转移所有行，我必须弄清楚要做什么。
city latitude JanTemp AprTemp AugTemp ChangeJanAug
1 MiamiFL 26 67 75 83 NA
2 HoustonTX 30 50 68 82 NA
3 MobileAL 31 50 68 82 NA
4 DallasTX 33 43 66 85 NA
5 PhoenixAZ 33 54 70 92 NA
6 LosAngelesCA 34 58 63 75 NA
7 MemphisTN 35 40 63 81 NA
8 NorfolkVA 37 39 57 77 NA
9 SanFranciscoCA 38 49 56 64 NA
10 BaltimoreMD 39 32 53 76 NA
11 KansasCityMO 39 28 55 76 NA
12 WashingtonDC 39 31 53 74 NA
13 PittsburghPA 40 25 50 71 NA
14 ClevelandOH 41 25 48 70 NA
15 NewYorkNY 41 32 53 76 NA
16 BostonMA 42 29 48 72 NA
17 SyracuseNY 43 22 46 68 NA
18 MinneapolisMN 45 12 46 71 NA
19 PortlandOR 46 40 51 69 NA
20 DuluthMN 47 7 39 64 NA
21 <NA> NA NA NA NA 16
22 <NA> NA NA NA NA 32
23 <NA> NA NA NA NA 32
24 <NA> NA NA NA NA 42
25 <NA> NA NA NA NA 38
26 <NA> NA NA NA NA 17
27 <NA> NA NA NA NA 41
28 <NA> NA NA NA NA 38
29 <NA> NA NA NA NA 15
30 <NA> NA NA NA NA 44
31 <NA> NA NA NA NA 48
32 <NA> NA NA NA NA 43
33 <NA> NA NA NA NA 46
34 <NA> NA NA NA NA 45
35 <NA> NA NA NA NA 44
36 <NA> NA NA NA NA 43
37 <NA> NA NA NA NA 46
38 <NA> NA NA NA NA 59
39 <NA> NA NA NA NA 29
40 <NA> NA NA NA NA 57
非常感谢你！
答案 0 :(得分：1)
我同意@Heroka的意见，认为避免这种情况会更好。但是现在您已拥有此表单中的数据，您可以使用以下代码行将列ChangeJanAug的条目向上移动20行：
df$ChangeJanAug <- c(df$ChangeJanAug[21:nrow(df)],rep(NA,(nrow(df)-20)))
之后你可以＆＃34;清理＆＃34;带有
的NA条目块
df <- df[1:20,]
如果你计划删除这样的NA，你可能不需要担心矢量回收，你可以简单地使用
df$ChangeJanAug <- df$ChangeJanAug[21:nrow(df)]
第一步。
答案 1 :(得分：1)
这可能是一个选项
data$ChangeJanAug_new = c(data$ChangeJanAug[-(seq(20))], rep(NA, 20))
out = data[colnames(data) != "ChangeJanAug"]
#later if you want to remove NAs you could do this
out[!is.na(out$ChangeJanAug_new),]
使用na.omit和cbind，您可以执行此操作（假设原始数据与您在问题中提到的完全相同）
cbind(na.omit(data[,-6]), ChangeJanAug = na.omit(data$ChangeJanAug))
# city latitude JanTemp AprTemp AugTemp ChangeJanAug
#1 MiamiFL 26 67 75 83 16
#2 HoustonTX 30 50 68 82 32
#3 MobileAL 31 50 68 82 32
#4 DallasTX 33 43 66 85 42
#5 PhoenixAZ 33 54 70 92 38
#6 LosAngelesCA 34 58 63 75 17
#7 MemphisTN 35 40 63 81 41
#8 NorfolkVA 37 39 57 77 38
#9 SanFranciscoCA 38 49 56 64 15
#10 BaltimoreMD 39 32 53 76 44
#11 KansasCityMO 39 28 55 76 48
#12 WashingtonDC 39 31 53 74 43
#13 PittsburghPA 40 25 50 71 46
#14 ClevelandOH 41 25 48 70 45
#15 NewYorkNY 41 32 53 76 44
#16 BostonMA 42 29 48 72 43
#17 SyracuseNY 43 22 46 68 46
#18 MinneapolisMN 45 12 46 71 59
#19 PortlandOR 46 40 51 69 29
#20 DuluthMN 47 7 39 64 57