Question

我正在尝试使用na.locf包来zoo使用dplyr分组数据。我在这个问题上使用了第一个解决方案：Using dplyr window-functions to make trailing values (fill in NA values)

library(dplyr);library(zoo)
df1 <- data.frame(id=rep(c("A","B"),each=3),problem=c(1,NA,2,NA,NA,NA),ok=c(NA,3,4,5,6,NA))
df1
  id problem ok
1  A       1 NA
2  A      NA  3
3  A       2  4
4  B      NA  5
5  B      NA  6
6  B      NA NA

当组内所有数据都是NA时，会出现问题。正如您在问题列中看到的那样，id = B的na.locf数据来自另一个组：id = A的最后一个数据。

df1 %>% group_by(id) %>% na.locf()

Source: local data frame [6 x 3]
Groups: id [2]

     id problem    ok
  <chr>   <chr> <chr>
1     A       1  <NA>
2     A       1     3
3     A       2     4
4     B       2     5 #problem col is wrong
5     B       2     6 #problem col is wrong
6     B       2     6 #problem col is wrong

这是我的预期结果。 id = B的数据与id = A

中的数据无关

     id problem    ok
  <chr>   <chr> <chr>
1     A       1  <NA>
2     A       1     3
3     A       2     4
4     B       NA     5
5     B       NA     6
6     B       NA     6

Answer 1

我们需要在na.locf中使用mutate_all，因为na.locf可以直接应用于数据集。虽然它按'id'分组，但通过应用完整数据集应用na.locf并不是按行为跟随任何组

df1 %>%
     group_by(id) %>%
     mutate_all(funs(na.locf(., na.rm = FALSE)))
#    id problem    ok
#  <fctr>   <dbl> <dbl>
#1      A       1    NA
#2      A       1     3
#3      A       2     4
#4      B      NA     5
#5      B      NA     6
#6      B      NA     6

na.locf使用来自dplyr的group_by

1 个答案: