数字的 na.locf (zoo) 的替代方案答案

【问题标题】：Alternative to na.locf (zoo) for numbers数字的 na.locf (zoo) 的替代方案
【发布时间】：2019-08-09 03:49:57
【问题描述】：

我目前有一个相当复杂的数据集，但我试图将其分解并希望手头的问题能够足够复杂。

我的数据如下：

df <- data.frame(c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3), c(3,3,NA,5,0,0,0,7,4,7), 
                 c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,
                   TRUE, FALSE))
colnames(df) <- c("ID", "Number", "Status")

> df
   ID Number Status
1   1      3   TRUE
2   1      3   TRUE
3   1     NA   TRUE
4   1      5  FALSE
5   2      0  FALSE
6   2      0  FALSE
7   2      0  FALSE
8   3      7  FALSE
9   3      4   TRUE
10  3      7  FALSE

我正在依次查看每个 ID（使用 dplyr group_by）。每当观察的状态为真时，我想用状态为假的后续数字替换“数字”。对于 ID = 1，这意味着所有 4 个观察值都为 5。

我找到了一种解决方法，但我确信一定有一个更简单的解决方案（使用替换？）。我是这样处理的：

library(dplyr)
library(zoo)

# Setting up a new variable that replaces all "unwanted
# numbers by NA
df$newNumber <- NA
df$newNumber[df$Status == FALSE] <- df$Number[df$Status == FALSE]

# Using the zoo function na.locf to replace the Gas
df <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(Number2 = ifelse(any(Status == TRUE), na.locf(newNumber, 
fromLast = TRUE), Number2))

> df
# A tibble: 10 x 5
# Groups:   ID [3]
      ID Number Status newNumber Number2
   <dbl>  <dbl> <lgl>      <dbl>   <dbl>
 1     1      3 TRUE          NA       5
 2     1      3 TRUE          NA       5
 3     1     NA TRUE          NA       5
 4     1      5 FALSE          5       5
 5     2      0 FALSE          0       0
 6     2      0 FALSE          0       0
 7     2      0 FALSE          0       0
 8     3      7 FALSE          7       7
 9     3      4 TRUE          NA       7
10     3      7 FALSE          7       7

提前非常感谢您！

【问题讨论】：

标签： r replace zoo locf

【解决方案1】：

tidyr::fill 的工作方式与zoo::na.locf 大致相同。

library("tidyverse")

df <- data.frame(c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3), c(3,3,NA,5,0,0,0,7,4,7),
                 c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE,
                   TRUE, FALSE))
colnames(df) <- c("ID", "Number", "Status")

df %>%
  mutate(Number2 = if_else(Status, NA_real_, Number)) %>%
  group_by(ID) %>%
  fill(Number2, .direction = "up")
#> # A tibble: 10 x 4
#> # Groups:   ID [3]
#>       ID Number Status Number2
#>    <dbl>  <dbl> <lgl>    <dbl>
#>  1     1      3 TRUE         5
#>  2     1      3 TRUE         5
#>  3     1     NA TRUE         5
#>  4     1      5 FALSE        5
#>  5     2      0 FALSE        0
#>  6     2      0 FALSE        0
#>  7     2      0 FALSE        0
#>  8     3      7 FALSE        7
#>  9     3      4 TRUE         7
#> 10     3      7 FALSE        7

^{由reprex package (v0.2.1) 于 2019-03-18 创建}

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做：

library(zoo)
df$Number[df$Status==TRUE] <- NA #replace Number with NA for all Status = TRUE
df$Number <- na.locf(df$Number, fromLast = TRUE) 

   ID Number Status
1   1      5   TRUE
2   1      5   TRUE
3   1      5   TRUE
4   1      5  FALSE
5   2      0  FALSE
6   2      0  FALSE
7   2      0  FALSE
8   3      7  FALSE
9   3      7   TRUE
10  3      7  FALSE

Data.table 解决方案

library(data.table)
setDT(df)
df[Status==TRUE, Number:=NA_real_]
df[,Number:=na.locf(Number, fromLast=TRUE, na.rm = FALSE)]

【讨论】：