递归地使用sapply直到R中的值不是NA

Question

我的数据框df包含简单的会话流（会话partner.id和conversation.label）。这些数据应代表admin角色提出的问题类型以及interviewee给出的答案。

df = data.frame('partner.id' = c('admin', 'interviewee', 'interviewee', 'admin', 'interviewee', 'admin', 'interviewee', 'interviewee', 'admin', 'interviewee')
            , 'conversation.label' = c('intro', NA, NA, 'intro', NA, 'open', NA, NA, 'closed', NA))

    partner.id conversation.label
1        admin              intro
2  interviewee               <NA>
3  interviewee               <NA>
4        admin              intro
5  interviewee               <NA>
6        admin               open
7  interviewee               <NA>
8  interviewee               <NA>
9        admin             closed
10 interviewee               <NA>

我想将受访者对话标签（所有NA）设置为前一个管理员（即受访者标签获取管理员提出的问题标签）：

    partner.id conversation.label
1        admin              intro
2  interviewee              intro (HERE!)
...

为此，我递归使用了sapply，如：

df$conversation.label[2 : length(df$conversation.label)] = sapply(seq(2, length(df$conversation.label)), function(i){
  print(is.na(df$conversation.label[i]))
  if(is.na(df$conversation.label[i])){
    df$conversation.label[i] = df$conversation.label[i-1]
  } else {
    df$conversation.label[i] = df$conversation.label[i]
  }
})

如果彼此之后没有两个NAs，这样可以正常工作。

上面的脚本输出：

    partner.id conversation.label
1        admin              intro
2  interviewee              intro
3  interviewee               <NA>
4        admin              intro
5  interviewee              intro
6        admin               open
7  interviewee               open
8  interviewee               <NA>
9        admin             closed
10 interviewee             closed

如何重写此脚本，以便在conversation.label不是NA而不是仅仅返回[n-1]之前执行递归部分？