Question

我希望按person和date1进行分组，并按人和日填写date2和indicator的缺失数据 IF >在同一天发生下一次观察。

例如，person 1缺少第二次和第三次观察的date2和indicator值。如下所示，我希望将此缺失值替换为此人当天中的下一次非NA观察：date2==2018-02-02 15:04:00和indicator==1。< / p>
请注意，对于person 2，最后一个NA在同一天没有下一个观察结果，因此需要保留NA。

这是我的数据框：

person date1 date2 indicator 1 1 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:05:00 1 2 1 2018-02-02 13:00:00 <NA> NA 3 1 2018-02-02 14:00:00 <NA> NA 4 1 2018-02-02 15:00:00 2018-02-02 15:04:00 1 5 2 2018-02-01 12:00:00 <NA> NA 6 2 2018-02-01 13:00:00 2018-02-01 13:06:00 1 7 2 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:03:00 1 8 2 2018-02-03 12:00:00 <NA> NA

这是我想要的数据框：

person date1 date2 indicator 1 1 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:05:00 1 2 1 2018-02-02 13:00:00 2018-02-02 15:04:00 1 3 1 2018-02-02 14:00:00 2018-02-02 15:04:00 1 4 1 2018-02-02 15:00:00 2018-02-02 15:04:00 1 5 2 2018-02-01 12:00:00 2018-02-01 13:06:00 1 6 2 2018-02-01 13:00:00 2018-02-01 13:06:00 1 7 2 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:03:00 1 8 2 2018-02-03 12:00:00 <NA> NA

示例：

library(tidyverse) df.have <- data.frame(person=c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2), date1=ymd_hms(c("2018-02-02 12:00:00", "2018-02-02 13:00:00", "2018-02-02 14:00:00", "2018-02-02 15:00:00", "2018-02-01 12:00:00", "2018-02-01 13:00:00", "2018-02-02 12:00:00", "2018-02-03 12:00:00")), date2=ymd_hms(c("2018-02-02 12:05:00", NA, NA, "2018-02-02 15:04:00", NA, "2018-02-01 13:06:00", "2018-02-02 12:03:00", NA)), indicator=c(1, NA, NA, 1, NA, 1, 1, NA)) df.want <- data.frame(person=c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2), date1=ymd_hms(c("2018-02-02 12:00:00", "2018-02-02 13:00:00", "2018-02-02 14:00:00", "2018-02-02 15:00:00", "2018-02-01 12:00:00", "2018-02-01 13:00:00", "2018-02-02 12:00:00", "2018-02-03 12:00:00")), date2=ymd_hms(c("2018-02-02 12:05:00", "2018-02-02 15:04:00", "2018-02-02 15:04:00", "2018-02-02 15:04:00", "2018-02-01 13:06:00", "2018-02-01 13:06:00", "2018-02-02 12:03:00", NA)), indicator=c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, NA))

我可以过滤到一些替换值，但仍然可以从我想要的位置获得一些好处。

df.have %>% group_by(person, date(date1)) %>% arrange(person, date1) %>% filter(row_number() %in% c(n()))

Answer 1

您可以这样做（请注意，您还需要lubridate以及tidyverse套餐）...

df.want <- df.have %>% mutate(day=date(date1)) %>% #add a date variable for grouping
                       group_by(day,person) %>% 
                       fill(date2,indicator,.direction = "up") %>% #use tidyr 'fill' to remove NAs
                       ungroup() %>% 
                       select(-day) %>% #remove grouping variable
                       arrange(person,date1) #restore original order

df.want

# A tibble: 8 x 4
  person               date1               date2 indicator
   <dbl>              <dttm>              <dttm>     <dbl>
1      1 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:05:00         1
2      1 2018-02-02 13:00:00 2018-02-02 15:04:00         1
3      1 2018-02-02 14:00:00 2018-02-02 15:04:00         1
4      1 2018-02-02 15:00:00 2018-02-02 15:04:00         1
5      2 2018-02-01 12:00:00 2018-02-01 13:06:00         1
6      2 2018-02-01 13:00:00 2018-02-01 13:06:00         1
7      2 2018-02-02 12:00:00 2018-02-02 12:03:00         1
8      2 2018-02-03 12:00:00                  NA        NA

按日期/时间条件按组替换缺失值

1 个答案: