如何在 7 天内用以前的缺失替换缺失

Question

您好，我的 df 如下，哪个值列具有 NA 值 如何用过去 7 天的 NA 值替换以前的值。如果在过去 7 天内未找到非 NA 值，则无法替换例如：在过去 7 天内没有 10-01-2016 的值

 Name   value   new_col
01-01-2016  NA     *NA*
02-01-2016  43
03-01-2016  NA     *43*
04-01-2016  NA     *43*
05-01-2016  NA     *43*
06-01-2016  NA     *43*
07-01-2016  NA     *43*
08-01-2016  NA     *43*
09-01-2016  NA     *43*
10-01-2016  NA     *NA*
11-01-2016  12
12-01-2016  33
13-01-2016  NA     *33*
14-01-2016  NA     *33*

我们可以使用 ZOO lib 填充 NA 以前的值

df

df$new_col = ifelse(is.na(df$value) & (df$Name-7), na.locf(df$value), df$value)

Answer 1

您可以使用来自zoo 包的na.locf，带有参数maxgap：

（请注意，我们假设您的数据是按日期排列的，没有漏掉系列中的漏洞）

library(zoo)
df$new_col <- na.locf(df$value, maxgap = 7, na.rm = FALSE)