使用R

Question

我的问题与链接中的this有关。如果其他人要求此扩展名（我的搜索是徒劳的），请标记为重复（并请重定向我）。

在许多ID和时间内，我都有大量数据。 示例数据：

id <- c('a','b','c','d','a','b','c','d','a','b','c','d','a','b','c', 'd')
time <- c(2000,2000,2000,2000,2001,2001,2001,2001,2002,2002,2002,2002, 2003,2003,2003,2003)
x <- c(1,2,3,NA,4,5,6,NA,7,8,9,NA,10,11,12,12)
y <- c(NA,2,NA,NA,4,5,NA,NA,7,8,9,NA,10,11,12,12)
z <- c(NA,2,3,NA,4,5,NA,NA,7,8,9,NA,NA,11,12,12)
w <- c(NA,2,3,NA,4,5,6,NA,7,8,9,NA,NA,11,12, 12)
mydata <- data.frame(id, time, x, y, z, w)

问题： 我正在尝试编写一段代码来执行以下操作：

1. 按优先顺序保留ID。 也就是说，在上面的示例数据中，id b是优先级，因为随着时间的推移不会丢失任何数据。然后保留id c，因为它具有2年的所有数据，而2000年缺少1年，2001年缺少2年。
2. 按优先级顺序放置ID。 d将被删除，a将被保留。
3. 我的id太多了，因此这段代码应该遍历所有ID和所有年份。

初始尝试：对我来说，使用上面的解决方案有些麻烦。我可以在id ds不为NA时将其删除，但是对于其他年份，可能会填充变量，在这种情况下，我想估算有限数量的缺失值。因此，假设d至少可以使用6年，我保留d。