Dataframe Julia数据帧用LOCF填充NA

有没有快速的方法将数据帧的NA值转换为最后观察到的值

using DataFrames

d = @data [1,NA,5,NA,NA]
df = DataFrame(d=d)

result = filled_with_locf(df)

expected = [1,1,5,5,5]

• LOCF=结转的最后观察值

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如果我们将

locf

定义为：

locf(v) = v[cummax([i*!isna(v[i]) for i=1:length(v)])]

那么
以及
我写道：
虽然可能需要根据您的具体情况对其进行调整，但这也应该有效。这只考虑数组中的正数

function locf(x::Array{Float64})
dx = zeros(x)
for i in 2:length(x)-1
    if x[i+1] > 0 && x[i] == 0.0
        dx[i+1] = x[i+1]
    end
        if dx[i] == 0 
            dx[i] = dx[i-1]
        end
    end
    return dx
end

    na_locf = locf(dummy_array)

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若要避免缺少列的第一个值时出现BoundersError，请在累积函数调用中使用init=1

locf(v) = v[accumulate(max, [i* !(ismissing(v[i])|isnan(v[i])) for i in 1:length(v)], init = 1)]

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result=d[cummax（[i*！isna（d[i]），对于i=1:length（d）]]]

isna函数是在哪里定义的？@xgdgsc这是用于较旧版本的数据帧的。如果新的

NA

无法在julia 1.3.1中找到cummax，则当前

ismissing

可能会接受该工作。最后使用了

累积

<代码>locf（v）=v[累计（最大值，[i*！ismissing（v[i]），对于i=1：长度（v）]）]

function locf(x::Array{Float64})
dx = zeros(x)
for i in 2:length(x)-1
    if x[i+1] > 0 && x[i] == 0.0
        dx[i+1] = x[i+1]
    end
        if dx[i] == 0 
            dx[i] = dx[i-1]
        end
    end
    return dx
end

    na_locf = locf(dummy_array)

locf(v) = v[accumulate(max, [i* !(ismissing(v[i])|isnan(v[i])) for i in 1:length(v)], init = 1)]