迭代地填充数据表列

Question

使用初始值，我想根据 id 存储在单独列中的增长率迭代地填充 data.table 列中的 NA。

以如下data.table为例：

library(data.table)
DT <- data.table(id = c("A","A","A","A","B","B","B","B"),  date=1:4,
 growth=1L+runif(8), index= c(NA,250,NA,NA,NA,300,NA,NA))

> DT
   id date   growth index
1:  A    1 1.654628    NA
2:  A    2 1.770219   250
3:  A    3 1.255893    NA
4:  A    4 1.185985    NA
5:  B    1 1.826187    NA
6:  B    2 1.055251   300
7:  B    3 1.180389    NA
8:  B    4 1.204108    NA

基本上，日期 2 之后的索引值需要 id：

index_{i,t} = 增长_{i,t}*index_{i,t-1}

并且，对于日期 2 之前的值：

index_{i,t} = index_{i,t-1}/growth_{i,t-1}

我曾尝试使用 shift，但这只是替换 t+1 处的索引：

DT[, index := growth * shift(index,1L, type="lag")]  

更新 想要的结果是这样的

> DT
   id date   growth    index
1:  A    1 1.440548 141.2255
2:  A    2 1.395092 250.0000
3:  A    3 1.793094 313.9733
4:  A    4 1.784224 372.3676
5:  B    1 1.129264 284.2926
6:  B    2 1.978359 300.0000
7:  B    3 1.228979 354.1167
8:  B    4 1.453433 426.3948

Answer 1

首先，我们将定义一个函数，它采用两个向量，values 和 growths，即

1. 在values 中查找第一个非NA 值
2. 通过将growths 与非NA 之间的所有growths 相乘，确定values 中每个元素与非NA 的比率。
3. 是乘法吗

请注意，这不会捕获有多个非NA 值的情况，如果values 仅具有NAs 则会出错。但是我把异常处理留给你，因为你最清楚该怎么做。

apply_growth <- function(values, growths) {
  given <- which(!is.na(values))[1]

  cumulative_growth <- vapply(
    X = seq_along(growths),
    FUN.VALUE = numeric(1),
    FUN = function(x) {
      if (x < given) {
        1 / prod(growths[seq(x + 1, given)])
      } else if (x > given) {
        prod(growths[seq(given + 1, x)])
      } else if (x == given) {
        1
      }
    }
  )

  values[given] * cumulative_growth
}

现在我们将其应用于DT 的每个子组。为确定起见，我们将指定行必须按date 排序。

DT[
  order(date),
  index := apply_growth(index, growth),
  by = id
]

DT
#    id date   growth    index
# 1:  A    1 1.993863 180.7514
# 2:  A    2 1.383115 250.0000
# 3:  A    3 1.350102 337.5256
# 4:  A    4 1.863802 629.0809
# 5:  B    1 1.664999 249.2398
# 6:  B    2 1.203660 300.0000
# 7:  B    3 1.595310 478.5931
# 8:  B    4 1.002311 479.6989