R 数据重组帮助：如何确定'；事件'；并复制该值

我找不到一条线索来回答这个特定的问题，所以我将不胜感激。 我有一个类似这样的数据集，其中变量“EventCount”统计数据集中每个人发生事件之间的天数（如果EventCount=0，则事件已发生）

Day=c（1:8,1:8）
EventCount=c（NA，NA，0,1,2,0,1,0,0,1,2,3,0,1,2,0）
Person=c（1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2）
dat由于这是一个有点复杂的更改，我将编写一个函数来修改数据帧。像这样的方法会奏效，但我相信会有一种“哇，那很简单”的方法

fillDays <- function(df){
    df$NewEvent <- df$EventCount

    max <- 0
    updateFrom <- 1
    for (i in 1:nrow(df)) {

        if(i %% 8 == 1){ # for each person
            max <- 0
        }
        val <- dat$EventCount[i]

        if(is.na(val)){ # If NA, no updates, just start from next record
            updateFrom =  updateFrom + 1 

        } else if(val == 0) { # If 0, set max to previous records

            if(updateFrom != i){
                df[updateFrom : (i-1), 'NewEvent'] <- max
            }
            max <- 0
            updateFrom = i + 1                

        } else { # update the max 
            if(val > max){
                max <- val
            }
        }
    }

    return(df)
}

> fillDays(dat)

#    Person Day EventCount NewEvent
# 1       1   1         NA       NA
# 2       1   2         NA       NA
# 3       1   3          0        0
# 4       1   4          1        2
# 5       1   5          2        2
# 6       1   6          0        0
# 7       1   7          1        1
# 8       1   8          0        0
# 9       2   1          0        0
# 10      2   2          1        3
# 11      2   3          2        3
# 12      2   4          3        3
# 13      2   5          0        0
# 14      2   6          1        2
# 15      2   7          2        2
# 16      2   8          0        0

fillDays非常感谢，对于我提供的示例数据，此函数确实有效。但在我的实际数据集中，并不是每个人都有8天，有些人可能会有更多或更少的时间。我认为这个功能只有在每个人有8天的时间时才有效。有没有一个简单的方法来修改函数，使其允许这样做？更新了答案。非常感谢-我已经批准了你的答案！
NewEvent = c(NA,NA,0,2,2,0,1,0,0,3,3,3,0,2,2,0)
dat2 <- dat <- data.frame(Person,Day,NewEvent);dat2

fillDays <- function(df){
    df$NewEvent <- df$EventCount

    max <- 0
    updateFrom <- 1
    for (i in 1:nrow(df)) {

        if(i %% 8 == 1){ # for each person
            max <- 0
        }
        val <- dat$EventCount[i]

        if(is.na(val)){ # If NA, no updates, just start from next record
            updateFrom =  updateFrom + 1 

        } else if(val == 0) { # If 0, set max to previous records

            if(updateFrom != i){
                df[updateFrom : (i-1), 'NewEvent'] <- max
            }
            max <- 0
            updateFrom = i + 1                

        } else { # update the max 
            if(val > max){
                max <- val
            }
        }
    }

    return(df)
}

> fillDays(dat)

#    Person Day EventCount NewEvent
# 1       1   1         NA       NA
# 2       1   2         NA       NA
# 3       1   3          0        0
# 4       1   4          1        2
# 5       1   5          2        2
# 6       1   6          0        0
# 7       1   7          1        1
# 8       1   8          0        0
# 9       2   1          0        0
# 10      2   2          1        3
# 11      2   3          2        3
# 12      2   4          3        3
# 13      2   5          0        0
# 14      2   6          1        2
# 15      2   7          2        2
# 16      2   8          0        0

fillDays <- function(df){
    df$NewEvent <- df$EventCount

    max <- 0
    updateFrom <- 1
    Person <- 1
    for (i in 1:nrow(df)) {

        if(df$Person[i] != Person){
            max <- 0
            Person <- df$Person[i]
        }
        val <- dat$EventCount[i]

        if(is.na(val)){
            updateFrom =  updateFrom + 1

        } else if(val == 0) {

            if(updateFrom != i){
                df[updateFrom : (i-1), 'NewEvent'] <- max
            }
            max <- 0
            updateFrom = i + 1


        } else {
            if(val > max){
                max <- val
            }
        }
    }

    return(df)
}