na.locf 使用来自 dplyr 的 group_by
na.locf using group_by from dplyr
我正在尝试将包 zoo
中的 na.locf
与使用 dplyr
的分组数据一起使用。我在这个问题上使用第一个解决方案:Using dplyr window-functions to make trailing values (fill in NA values)
library(dplyr);library(zoo)
df1 <- data.frame(id=rep(c("A","B"),each=3),problem=c(1,NA,2,NA,NA,NA),ok=c(NA,3,4,5,6,NA))
df1
id problem ok
1 A 1 NA
2 A NA 3
3 A 2 4
4 B NA 5
5 B NA 6
6 B NA NA
当在一个组内,所有数据都是 NA 时,就会出现问题。在问题栏中可以看到,id=B的na.locf
数据来自另一组:id=A的最后一个数据。
df1 %>% group_by(id) %>% na.locf()
Source: local data frame [6 x 3]
Groups: id [2]
id problem ok
<chr> <chr> <chr>
1 A 1 <NA>
2 A 1 3
3 A 2 4
4 B 2 5 #problem col is wrong
5 B 2 6 #problem col is wrong
6 B 2 6 #problem col is wrong
这是我的预期结果。 id=B 的数据独立于 id=A
中的内容
id problem ok
<chr> <chr> <chr>
1 A 1 <NA>
2 A 1 3
3 A 2 4
4 B NA 5
5 B NA 6
6 B NA 6
我们需要在 mutate_all
中使用 na.locf
,因为 na.locf
可以直接应用于数据集。尽管它按 'id' 分组,但通过在完整数据集上应用 na.locf
并不遵循任何按行为分组
df1 %>%
group_by(id) %>%
mutate_all(funs(na.locf(., na.rm = FALSE)))
# id problem ok
# <fctr> <dbl> <dbl>
#1 A 1 NA
#2 A 1 3
#3 A 2 4
#4 B NA 5
#5 B NA 6
#6 B NA 6
我正在尝试将包 zoo
中的 na.locf
与使用 dplyr
的分组数据一起使用。我在这个问题上使用第一个解决方案:Using dplyr window-functions to make trailing values (fill in NA values)
library(dplyr);library(zoo)
df1 <- data.frame(id=rep(c("A","B"),each=3),problem=c(1,NA,2,NA,NA,NA),ok=c(NA,3,4,5,6,NA))
df1
id problem ok
1 A 1 NA
2 A NA 3
3 A 2 4
4 B NA 5
5 B NA 6
6 B NA NA
当在一个组内,所有数据都是 NA 时,就会出现问题。在问题栏中可以看到,id=B的na.locf
数据来自另一组:id=A的最后一个数据。
df1 %>% group_by(id) %>% na.locf()
Source: local data frame [6 x 3]
Groups: id [2]
id problem ok
<chr> <chr> <chr>
1 A 1 <NA>
2 A 1 3
3 A 2 4
4 B 2 5 #problem col is wrong
5 B 2 6 #problem col is wrong
6 B 2 6 #problem col is wrong
这是我的预期结果。 id=B 的数据独立于 id=A
中的内容 id problem ok
<chr> <chr> <chr>
1 A 1 <NA>
2 A 1 3
3 A 2 4
4 B NA 5
5 B NA 6
6 B NA 6
我们需要在 mutate_all
中使用 na.locf
,因为 na.locf
可以直接应用于数据集。尽管它按 'id' 分组,但通过在完整数据集上应用 na.locf
并不遵循任何按行为分组
df1 %>%
group_by(id) %>%
mutate_all(funs(na.locf(., na.rm = FALSE)))
# id problem ok
# <fctr> <dbl> <dbl>
#1 A 1 NA
#2 A 1 3
#3 A 2 4
#4 B NA 5
#5 B NA 6
#6 B NA 6