Question

我更新了一个新的不同问题。这次我想从Oxy获取列Oxy2。

ID Oxy  Y   Oxy2
1  NA 2010   NA
1   0 2011    0
1  NA 2012   NA
1   1 2013    1
1  NA 2014    1
1  NA 2015    1
1  -1 2016    1
2   0 2011    0
2  NA 2012   NA
2   1 2013    1
2  -1 2014    1
3   0 2012    0
3  -1 2013   -1
3  NA 2014   NA
4  -1 2010   -1
4   1 2011    1
4  -1 2012    1
4  -1 2013    1
4   0 2014    1
4  NA 2015    1

基本上，当我的Oxy变量的先前值为0或-1时，我需要保留NA（如果有），并用1替换出现在第一个1之后的所有内容。

再次感谢您的建议。

Answer 1

library(dplyr)
library(zoo)
df %>% 
   group_by(ID) %>% 
   mutate(Ins1=na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins)==0, 999, Ins), na.rm = FALSE), Ins2=na_if(Ins1, 999))
   #one step version
   #mutate(Ins1 = na_if(na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins)==0, 999, Ins), na.rm = FALSE), 999))

# A tibble: 8 x 5
# Groups:   ID [2]
     ID   Ins     Y  Ins1  Ins2
  <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
1     1     0  2010     0     0
2     1    NA  2011   999    NA
3     1     1  2012     1     1
4     1    NA  2013     1     1
5     1    NA  2014     1     1
6     2     0  2011     0     0
7     2     0  2012     0     0
8     2    NA  2013   999    NA

更新：为解决-1问题，我对@ user12492692在“编辑”中建议的内容进行了小幅更改，即将|替换为%in%

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  mutate(Ins1 = na.locf(ifelse(is.na(Ins) & lag(Ins) %in% c(0,-1), 999, Ins), na.rm = FALSE), 
         Ins2 = na_if(Ins1, 999))

Answer 2

这是使用LOCF填充所有值，然后在零后面添加NA的另一种选择：

library(dplyr)

df1 %>%
  mutate(Ins_b = Ins[!is.na(Ins)][cumsum(!is.na(Ins))],
         Ins_b = replace(Ins_b, is.na(Ins) & Ins_b == 0, NA))

  ID Ins    Y Ins_b
1  1   0 2010     0
2  1  NA 2011    NA
3  1   1 2012     1
4  1  NA 2013     1
5  1  NA 2014     1
6  2   0 2011     0
7  2   0 2012     0
8  2  NA 2013    NA

使用条件LOCF估算NA

2 个答案: