na.locf只有在另一列没有改变的情况下

Question

之前我已经为zoo :: na.locf创建了一些自定义调整，但是这个调整让我疯了。我需要一个函数，只有另一列中的值没有改变时才能继续对列进行最后一次观察;这一切都必须按主键分组。例如：

library(dplyr)
set.seed(20180409)

data <- data.frame(Id = rep(1:10, each = 24),
               Date = rep(seq.Date(as.Date("2016-01-01"), as.Date("2017-12-01"), 
                                   by = "month"), 10),
               FillCol = replace(runif(240), runif(240) < 0.9, NA),
               CheckCol = rep(letters[1:7], each = 7, length.out = 240))

data <- data %>% 
  group_by(Id) %>% 
  mutate(CheckColHasChanged = replace(lag(CheckCol) != CheckCol, 
                                      is.na(lag(CheckCol) != CheckCol), TRUE),
         FillColIsNA = is.na(FillCol))

所以我试图对FillCol进行任何观察，但是一旦我们看到CheckColHasChanged的观察结果，停止继续进行直到FillCol中的下一次有效观察。我可以在循环中完成它，但我正在努力做到这一点。

Fill <- TRUE #indicator for whether or not I should be carrying forward
for(row in 2:nrow(data)){

  #if the CheckCol has changed, don't fill
  if(data$CheckColHasChanged[row]){Fill <- FALSE}

  #if we should fill and still have the same Id, then fill from the last obs
  if(Fill & data$Id[row] == data$Id[row - 1]){
    data$FillCol[row] <- data$FillCol[row - 1]
  }else{ #if there's a valid obs in FillCol, set the indicator back to true
    if(!data$FillColIsNA[row]){Fill <- TRUE}
  }
}

非常感谢任何帮助！

Answer 1

回答评论：这只是由Id和CheckCol填写：

data %>% group_by(Id, CheckCol) %>% 
    mutate(result = zoo::na.locf(FillCol, na.rm = FALSE))

您描述CheckCol的方式，它被视为ID。 ＆＃34;之间没有任何区别，只有当另一列中的值未被更改时，和＆＃34;才会被主键＆＃34分组; 。您只需要两列来分组。