R 需要data.table方法按组使用滞后计算值

样本数据：

> DT <- data.table(yr=rep(1:4,2), grp=sort(rep(c('a','b'),4)), val=c(25,20,NA,NA,10,12,NA,NA))
> DT
   yr grp val
1:  1   a  25
2:  2   a  20
3:  3   a  NA
4:  4   a  NA
5:  1   b  10
6:  2   b  12
7:  3   b  NA
8:  4   b  NA

我宁愿避免循环，因为我的实际数据非常大。

这里有一个选项

library(data.table)
DT[, val2 := val/2, grp]
DT[, val2 := replace(val2, is.na(val2),
   last(na.omit(val2))/2^(seq_len(sum(is.na(val2))))), grp]

-输出

DT
#   yr grp val val2
#1:  1   a  25 12.5
#2:  2   a  20 10.0
#3:  3   a  NA  5.0
#4:  4   a  NA  2.5
#5:  1   b  10  5.0
#6:  2   b  12  6.0
#7:  3   b  NA  3.0
#8:  4   b  NA  1.5
 

这里有一个选择

library(data.table)
DT[, val2 := val/2, grp]
DT[, val2 := replace(val2, is.na(val2),
   last(na.omit(val2))/2^(seq_len(sum(is.na(val2))))), grp]

-输出

DT
#   yr grp val val2
#1:  1   a  25 12.5
#2:  2   a  20 10.0
#3:  3   a  NA  5.0
#4:  4   a  NA  2.5
#5:  1   b  10  5.0
#6:  2   b  12  6.0
#7:  3   b  NA  3.0
#8:  4   b  NA  1.5
 

---

这太完美了。有一个问题，从技术上讲，分组是yr和grp（不仅仅是grp）。因为数据已经排序了，所以这样做有效吗？在未排序的数据表（yr和grp）中需要进行哪些修改（如果有）？@jsirgo

yr

和

grp

是相互对立的。不能同时按两者分组。如果您这样做，那么您将把每一行作为一个组。您的数据不需要排序。代码仍然可以很好地工作。如果

val2

的值并不总是

0.5*val

，而是

x*val

，其中

x

是另一列，具有多种值，该怎么办？这很完美。有一个问题，从技术上讲，分组是yr和grp（不仅仅是grp）。因为数据已经排序了，所以这样做有效吗？在未排序的数据表（yr和grp）中需要进行哪些修改（如果有）？@jsirgo

yr

和

grp

是相互对立的。不能同时按两者分组。如果您这样做，那么您将把每一行作为一个组。您的数据不需要排序。代码仍然可以很好地工作。如果

val2

的值并不总是

0.5*val

而是

x*val

的值，其中

x

是另一个具有各种值的列，该怎么办？