按R中的ID向前推进最后一次观察

我每天都会观察到很多缺失值，我试图通过每个个体的向量传播第一个非缺失值

在到目前为止所做的搜索中，我在

zoo

包中发现了

na.locf

函数；但是，我现在需要根据数据帧中的

id

变量来调节此函数。

ddply

是否是正确的功能？如果是这样的话，有人能帮我弄清楚如何将输出包含在同一数据帧中名为

result

的新变量中吗

这就是我到目前为止所做的：

# Load required libraries
library(zoo)
library(plyr)

# Create the data
data <- structure(list(id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
              2, 2, 2), day = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
              8), value = c("NA", "1", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA", 
              "NA", "NA", "1", "NA", "NA", "NA", "NA", "NA")), .Names = c("id", 
              "day", "value"), row.names = c(NA, -16L), class = "data.frame")

# Propagate the value of the first non-missing observation in data$value forward for each id
data$result <- na.locf(data$value, na.rm = FALSE)

#加载所需的库
图书馆（动物园）
图书馆（plyr）
#创建数据
数据1）首先请注意，
值
列是一个字符列，具有
“NA”
值，而不是
NA
值，因此让我们先修复##中的第一个。然后创建一个包装函数
na.locf.na
，该函数在中使用
na.locf
，除了默认值为
na.rm=FALSE
之外，其他函数都是相同的。最后使用
ave
通过
id
应用
na.locf
：

library(zoo)

data2 <- transform(data, value = as.numeric(value)) ##

na.locf.na <- function(x, na.rm = FALSE, ...) na.locf(x, na.rm = na.rm, ...)
transform(data2, value = ave(value, id, FUN = na.locf.na))

在这两种情况下，结果都是：

   id day value
1   1   0    NA
2   1   1     1
3   1   2     1
4   1   3     1
5   1   4     1
6   1   5     1
7   1   6     1
8   2   0    NA
9   2   1    NA
10  2   2    NA
11  2   3     1
12  2   4     1
13  2   5     1
14  2   6     1
15  2   7     1
16  2   8     1

3）我们可以交替使用dplyr和zoo，使用上面的
na.locf.na
：

library(zoo)
library(dplyr)

data2 <- data %>% mutate(value = as.numeric(value)) # fix value column
data2 %>% group_by(id) %>% mutate(value = na.locf.na(value))

修订版重新组织了演示文稿并添加了备选方案。
绝对完美——谢谢！我以前从未使用过
transform
函数，但我肯定会进一步研究它。再次感谢。
library(zoo)
library(dplyr)

data2 <- data %>% mutate(value = as.numeric(value)) # fix value column
data2 %>% group_by(id) %>% mutate(value = na.locf.na(value))

library(devtools)
install_github("hadley/dplyr")