对于R数据帧中的列，即使一个值不是NA，也要替换所有NA'；那值多少钱？

我在R中有一个数据帧，有20多列和几百万行。对于给定的id，数据帧可以有大约100个观察值。我创建这个数据帧的方法是合并两个数据帧。因此，对于给定的id，对于一个列，比如date，即使其中一个值不是NA，那么我想用我找到的值替换该id的date列中的所有NA值。此列由我在其他一些代码中生成，因此它可以有一个唯一值或NA，而没有其他值

我能找到的最接近的类似问题是

这是我能想到的最好的解决方案，但我相信有一种更优雅的方法：

merged_df <- merged_df %>%
    filter(isAMI == 1) %>%
    group_by(accountnumber) %>% 
    mutate(amiStartDate = if_else(id == 1,
                                  amiStartDate[!is.na(amiStartDate)][1],
                                  amiStartDate))

merged_df%
过滤器（isAMI==1）%>%
分组人（账号）%>%
突变（amiStartDate=if_else（id==1，
amiStartDate[！is.na（amiStartDate）][1]，
阿米斯塔特

---

基本的想法是，我正在找到我想要进行更改的正确位置，并更改与NA值对应的所有条目

您喜欢这项工作吗

library(magrittr)
dta = data.frame(
  id = c(1,1,1,1,2,2,2,2),
  value = c(rep(NA, 3), 2, 1, NA, NA, NA)
) 

dta %>%
  dplyr::group_by(id) %>%
  dplyr::mutate(
    value = max(value, na.rm = TRUE)
  )
#> # A tibble: 8 x 2
#> # Groups:   id [2]
#>      id value
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2
#> 2     1     2
#> 3     1     2
#> 4     1     2
#> 5     2     1
#> 6     2     1
#> 7     2     1
#> 8     2     1

库（magrittr）
dta=data.frame(
id=c（1,1,1,1,2,2,2），
值=c（代表（不适用，3），2，1，不适用，不适用，不适用）
) 
dta%>%
dplyr:：分组依据（id）%>%
dplyr：：突变(
值=最大值（值，na.rm=真）
)
#>#A tibble:8 x 2
#>#组：id[2]
#>id值
#>    
#> 1     1     2
#> 2     1     2
#> 3     1     2
#> 4     1     2
#> 5     2     1
#> 6     2     1
#> 7     2     1
#> 8     2     1

是的，这很有效，也很聪明。我的解决方案比这要复杂得多。