R 替换数据帧中从不同列开始的NA值

这是NA主题的一个变体，我还没有找到答案。我每月都会按列进行观察，并按行进行大量的系列分析。有些缺失值为真值，但有些应为零。我想用零替换给定序列的缺失值，但仅在观察到该序列的值之后

例如，假设：

   Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
1    1    2    1    3
2    NA   3    2    1
3    NA   2    1   NA
4    NA   NA   2   NA
5    2    2    NA   2

我想将此更改为：

   Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
1    1    2    1    3
2    NA   3    2    1
3    NA   2    1    0
4    NA   NA   2    0
5    2    2    0    2

---

我想要类似于

locf

函数的东西，它能够在第一个正观测值之前保留缺失值，但我想要用零填充，而不是使用最后一个观测值。

我们可以使用

apply

和

MARGIN=1

，找到第一个非NA元素的位置，获取从该元素到最后一个元素的序列，将行子集并将NA元素替换为0

df1[] <- t(apply(df1, 1,  function(x) {
        i1 <- which(!is.na(x))[1]:length(x)
        x[i1] <- replace(x[i1], is.na(x[i1]), 0)
        x}))
df1
#    Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
#1    1    2    1    3
#2   NA    3    2    1
#3   NA    2    1    0
#4   NA   NA    2    0
#5    2    2    0    2

数据

---

df1我们可以使用
apply
和
MARGIN=1
，找到第一个非NA元素的位置，得到从该元素到最后一个元素的顺序，将行子集并将NA元素替换为0

df1[] <- t(apply(df1, 1,  function(x) {
        i1 <- which(!is.na(x))[1]:length(x)
        x[i1] <- replace(x[i1], is.na(x[i1]), 0)
        x}))
df1
#    Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
#1    1    2    1    3
#2   NA    3    2    1
#3   NA    2    1    0
#4   NA   NA    2    0
#5    2    2    0    2

数据
df1这里是另一种使用矩阵索引的基本R方法：

df[is.na(df) & t(apply(!is.na(df), 1, cummax))] <- 0
df
  Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
1    1    2    1    3
2   NA    3    2    1
3   NA    2    1    0
4   NA   NA    2    0
5    2    2    0    2

df[is.na（df）&t（apply（！is.na（df），1，cummax））下面是另一个使用矩阵索引的基本R方法：

df[is.na(df) & t(apply(!is.na(df), 1, cummax))] <- 0
df
  Mth1 Mth2 Mth3 Mth4
1    1    2    1    3
2   NA    3    2    1
3   NA    2    1    0
4   NA   NA    2    0
5    2    2    0    2

df[is.na（df）&t（apply（！is.na（df），1，cummax））]智能思考。智能思考。我不想质疑你的代码，但我的所有NAs都被零取代。@AndrewEaves这是基于你的示例。请检查
str（yourdata）
是的，很抱歉你是对的-我有一个字符串作为第一列。您的代码现在可以工作了，因为我已经删除了有问题的列。我不想质疑您的代码akrun，但我的所有NAs都被零替换。@AndrewEaves这是基于您的示例。请检查
str（yourdata）
是的，很抱歉你是对的-我有一个字符串作为第一列。您的代码现在可以工作了，因为我已经删除了有问题的列。