根据 R 中行和下一行中的值填充基于另一列的列

Question

假设我有 3 列。第一列是user，应该将哪些数据分组。每个user 可以有多个session。我有action 列，其中包含一些值和NAs，我想根据session 和``用户：

对于每个用户，用其值填充action 列，直到出现以下两种情况：

1-继续填写直到达到session+1 号码。这意味着如果action == A and session==2 用A 填充所有NA 值，直到session 4，其中包括session 2 和3。

或

2- 直到在session+1 内达到新的action 值。在这种情况下，新值开始填充，直到它的session +1

df<-read.table(text="
user    session    action
1          1        NA
1          1        A
1          1        NA
1          1        B
1          2        NA
1          2        NA
1          3        NA  
2          1        AA
2          1        NA
2          1        NA
2          2        NA
2          3        NA
2          4        AA
2          5        NA
2          6        NA
2          7        AA
2          8        NA",header=T, stringsAsFactors = FALSE)

结果：（我突出显示了受影响的行）

user    session    action
    1          1        NA
    1          1        A
    1          1        A  <--
    1          1        B
    1          2        B  <--
    1          2        B  <--
    1          3        NA  
    2          1        AA
    2          1        AA <--
    2          1        AA <--
    2          2        AA <--
    2          3        NA
    2          4        AA
    2          5        AA <--
    2          6        NA
    2          7        AA
    2          8        AA <--

Answer 1

这是一种相反的方法。我们首先为每个user fill 所有action 值，然后将这些值更改为NA，其中每个action 的session 计数大于2。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(user) %>%
  mutate(grp = cumsum(!is.na(action))) %>%
  tidyr::fill(action) %>%
  group_by(grp, add = TRUE) %>%
  mutate(temp = replace(action, cumsum(!duplicated(session)) > 2, NA)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-grp)

#    user session action temp 
#   <int>   <int> <chr>  <chr>
# 1     1       1 NA     NA   
# 2     1       1 A      A    
# 3     1       1 A      A    
# 4     1       1 B      B    
# 5     1       2 B      B    
# 6     1       2 B      B    
# 7     1       3 B      NA   
# 8     2       1 AA     AA   
# 9     2       1 AA     AA   
#10     2       1 AA     AA   
#11     2       2 AA     AA   
#12     2       3 AA     NA   
#13     2       4 AA     AA   
#14     2       5 AA     AA   
#15     2       6 AA     NA   
#16     2       7 AA     AA   
#17     2       8 AA     AA