有条件地在两列上赋值或删除行

Question

我刚刚在 R 中合并纵向数据并发现了一个问题。我的数据框 df 看起来（大致）是这样的：

Clinic   ID   Year    Result  
A         1   2000        50
A         1   2002
A         1   2004     
A         2   2000      
A         2   2002      
A         2   2004      1100
B         1   2000
B         1   2002
B         1   2004 

我们需要具有测试结果的患者所有年份的数据，以及一种将结果值分配给该患者所有行的方法。我需要丢弃没有记录任何结果的患者。在此示例中，我需要保留诊所 A 中患者 1 和 2 的所有行，但丢弃诊所 B 中患者 1 的所有行。此外，在诊所 A 中，我需要患者 1 的所有行列出“50”，因为是他的测试结果。

我认为最终我可以使用：df[!is.na(df$Result),]... 但我无法弄清楚如何在删除之前将“结果”值共享给所有相关行不适用。

df <- transform(df, NewResult = (Clinic, ID, Fun=Function(Result) ifelse(Result>0 == Result, NA))

这不起作用；它返回了一个错误。指导非常感谢。

我需要的是：

Clinic   ID   Year    Result  
A         1   2000        50
A         1   2002        50
A         1   2004        50
A         2   2000      1100
A         2   2002      1100
A         2   2004      1100
B         1   2000        NA
B         1   2002        NA
B         1   2004        NA

Answer 1

我们可以使用zoo 中的na.locf 执行此操作，以便在按“诊所”和“ID”分组后用非 NA 值填充 NA 值

library(data.table)
library(zoo)
setDT(df)[, Result := na.locf(na.locf(Result, na.rm = FALSE), 
                        fromLast=TRUE, na.rm = FALSE), .(Clinic, ID)]

---

或者我们可以使用来自tidyverse的fill

library(tidyverse)
df %>% 
   group_by(Clinic, ID) %>% 
   fill(Result) %>%
   fill(Result, .direction = "up")    
#   Clinic    ID  Year Result
#   <chr> <int> <int>  <int>
#1      A     1  2000     50
#2      A     1  2002     50
#3      A     1  2004     50
#4      A     2  2000   1100
#5      A     2  2002   1100
#6      A     2  2004   1100
#7      B     1  2000     NA
#8      B     1  2002     NA
#9      B     1  2004     NA