Question

我是R的新手。

目前，我正在使用dplyr软件包来处理数据。但是当我想进行如下计算时，我陷入了困境：

library(dplyr)
w18 <- c(1,2,3,4,5)
w19 <- c(10,10,NA,NA,NA)
temp_df <- data.frame(w18,w19)

我希望NA将替换为w19 <- ifelse(is.na(w19), lag(w19)+ lag(w18) else w19中的值

当我尝试使用以下代码时，如何：

w19_function <- function(temp_df) {
isna <- is.na(temp_df)
lag_w19 <- tail(temp_df[!isna],1)
loc <- length(w18[!is.na(w18),])
temp_df[isna] <- lag_w19+ temp_df[loc,'w18']
return(temp_df)
}
w19_function(temp_df)

我希望得到这样的结果：

w18,w19
1,10
2,10
3,12
4,15
5,19

但是给出结果的代码：

w18,w19
1,10
2,10
3,12
4,12
5,12

我应该添加什么？请帮助我解决这个问题。

Answer 1

这可能也适合您：

library(tidyverse)
w18 <- c(1,2,3,4,5)
w19 <- c(10,10,NA,NA,NA)
temp_df <- data.frame(w18,w19)
temp_df

temp_df %>%
  mutate(step = cumsum(if_else(is.na(w19), lag(w18), 0))) %>%
  fill(w19) %>%
  mutate(w19 = w19 + step) %>%
  select( -step)

# w18 w19
# 1   1  10
# 2   2  10
# 3   3  12
# 4   4  15
# 5   5  19

（已修改：带有重复）

temp_df %>%
  mutate(grp = cumsum(if_else(!is.na(w19) & is.na(lag(w19)), 1, 0))) %>%
  group_by(grp) %>%
  mutate(step = cumsum(if_else(is.na(w19), lag(w18), 0))) %>%
  fill(w19) %>%
  mutate(w19 = w19 + step) %>%
  ungroup() %>%
  select( -step, -grp)

Answer 2

捕获动态更改的值并不容易。

有时候传统的for循环会有所帮助

for (i in seq_len(nrow(temp_df))) {
   if(is.na(temp_df$w19[i])) {
     temp_df$w19[i] <- temp_df$w18[i-1] + temp_df$w19[i-1]
   }
}

temp_df
#  w18 w19
#1   1  10
#2   2  10
#3   3  12
#4   4  15
#5   5  19

根据多列用先前的值填充NA

2 个答案: