使用 tidyverse 将分组数据中的缺失值替换为非值答案

【问题标题】：replacing missing value with non-values in grouped data using tidyverse使用 tidyverse 将分组数据中的缺失值替换为非值
【发布时间】：2020-05-18 19:20:18
【问题描述】：

对于每个 id，我试图用可用的数据替换缺失值。

library(tidyverse)
df <- data.frame(id=c(1,1,1,2,2,2,3), 
                 a=c(NA, NA, 10, NA, 12, NA, 10),
                 b=c(10, NA, NA, NA, 13,NA, NA))
> df
  id  a  b
1  1 NA 10
2  1 NA NA
3  1 10 NA
4  2 NA NA
5  2 12 13
6  2 NA NA
7  3 10 NA

我试过了：

df %>% 
  dplyr::group_by(id) %>%
  dplyr::mutate_at(vars(a:b), fill(., direction="up"))

并得到以下错误：

Error: 1 components of `...` had unexpected names.

We detected these problematic arguments:
* `direction`

Did you misspecify an argument?

期望的输出：

【问题讨论】：

标签： r tidyverse

【解决方案1】：

我们不会将fill 与mutate_at 一起使用。根据?fill

data - 一个数据框。和

... - 列的选择。如果为空，则不会发生任何事情。您可以提供裸变量名称，使用 x:z 选择 x 和 z 之间的所有变量，使用 -y 排除 y。 F

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
    group_by(id) %>%
    fill(a:b, .direction = 'up')
# A tibble: 7 x 3
# Groups:   id [3]
#     id     a     b
#  <dbl> <dbl> <dbl>
#1     1    10    10
#2     1    10    NA
#3     1    10    NA
#4     2    12    13
#5     2    12    13
#6     2    NA    NA
#7     3    10    NA

【讨论】：