嗨，我的df如下，哪个值列有NA值 如何在过去7天内将NA值替换为以前的值。如果在过去7天内未找到非NA值，则无法替换例如：当天最近7天没有10-01-2016的值
Name value new_col
01-01-2016 NA *NA*
02-01-2016 43
03-01-2016 NA *43*
04-01-2016 NA *43*
05-01-2016 NA *43*
06-01-2016 NA *43*
07-01-2016 NA *43*
08-01-2016 NA *43*
09-01-2016 NA *43*
10-01-2016 NA *NA*
11-01-2016 12
12-01-2016 33
13-01-2016 NA *33*
14-01-2016 NA *33*
我们可以使用ZOO lib
填写NA以前的值df＆lt; - transform（df，value = na.locf（value））
df $ new_col = ifelse（is.na（df $ value）＆amp;（df $ Name-7），na.locf（df $ value），df $ value）
答案 0 :(得分：3)
您可以使用TRAVELDIRECTORYNAMES VARCHAR2(100)
URL_LINKS VARCHAR2(100)
OPERATORNAME VARCHAR2(100)
BUSTYPE VARCHAR2(100)
NUMBEROFBUSES VARCHAR2(2000)
NUMBEROFROUTES VARCHAR2(2000)
ADDRESS VARCHAR2(4000)
包中的na.locf，参数zoo：
（请注意，我们假设您的数据是按日期排列的，而不会在系列中丢失漏洞）
maxgap