R 如果是按组-检查下一行中的值

以下是一个df示例：

test_df <- structure(list(plant_sp = c("plant_1", "plant_1", "plant_2", "plant_2", "plant_3",
                                       "plant_3", "plant_3", "plant_3", "plant_3", "plant_4", 
                                       "plant_4", "plant_4", "plant_4", "plant_4", "plant_4",
                                       "plant_5", "plant_5", "plant_5", "plant_5", "plant_5"), 
                          sp_rich = c(1, 1, NA, 1, NA, 
                                      1, 0, 0, NA, 0,
                                      0, 1, 0, 0, 1, 
                                      0, NA, NA, 0,NA)), 
                     row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame", 
                     .Names = c("plant_sp", "sp_rich"))

但我不知道如何引用列

sp_rich

中的值，而是在下一行（在组中）

例如：

test_df <- structure(list(plant_sp = c("plant_1", "plant_1", "plant_2", "plant_2", "plant_3",
                                       "plant_3", "plant_3", "plant_3", "plant_3", "plant_4", 
                                       "plant_4", "plant_4", "plant_4", "plant_4", "plant_4",
                                       "plant_5", "plant_5", "plant_5", "plant_5", "plant_5"), 
                          sp_rich = c(1, 1, NA, 1, NA, 
                                      1, 0, 0, NA, 0,
                                      0, 1, 0, 0, 1, 
                                      0, NA, NA, 0,NA)), 
                     row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame", 
                     .Names = c("plant_sp", "sp_rich"))

如果第4行的

sp\u rich

下有空行，我希望值“1”位于第3行的

is\u na\u nest\u row

下

非常感谢， Ido

测试_df%>%
分组依据（工厂sp）%>%
mutate（is_na_nest_row=+any（is.na（sp_rich）））
##tibble:20 x 3
##组：植物#sp[5]
#植物sp sp丰富，是一排植物
#                    
#1工厂1 10
#2工厂1 1 0
#3工厂2 NA 1
#4工厂2 1 1
#5工厂3 NA 1
#6工厂3 1 1
#7工厂3 0 1
#8工厂3 0 1
#9工厂3 NA 1
#10工厂4 0 0
#11工厂4 0 0
#12工厂4 1 0
#13工厂4 0 0
#14工厂4 0 0
#15工厂4 1 0
#16工厂5 0 1
#17工厂5 NA 1
#18工厂5 NA 1
#19工厂5 0 1
#20工厂5 NA 1

或者如果只是下一排

test_df%>%
分组依据（工厂sp）%>%
mutate（is_na_nest_row=+（lead（is.na（sp_rich），default=FALSE）））
##tibble:20 x 3
##组：植物#sp[5]
#植物sp sp丰富，是一排植物
#                    
#1工厂1 10
#2工厂1 1 0
#3植物2钠0
#4工厂2 1 0
#5植物3钠0
#6工厂3 1 0
#7工厂3 0 0
#8工厂3 0 1
#9植物3钠0
#10工厂4 0 0
#11工厂4 0 0
#12工厂4 1 0
#13工厂4 0 0
#14工厂4 0 0
#15工厂4 1 0
#16工厂5 0 1
#17工厂5 NA 1
#18植物5钠0
#19工厂5 0 1
#20植物5钠0

编辑：现在应该可以正常工作了

您可以使用

mutate

中的

row\u number（）

访问下一行。所以我认为这是正确的解决方案

test_df %>% group_by(plant_sp) %>% mutate(Test = ifelse(is.na(sp_rich[row_number() + 1]), 1, 0),  Test = c(Test[-n()], 0)))

有输出

    # A tibble: 20 x 3
# Groups:   plant_sp [5]
   plant_sp sp_rich  Test
   <chr>      <dbl> <dbl>
 1 plant_1        1     0
 2 plant_1        1     0
 3 plant_2       NA     0
 4 plant_2        1     0
 5 plant_3       NA     0
 6 plant_3        1     0
 7 plant_3        0     0
 8 plant_3        0     1
 9 plant_3       NA     0
10 plant_4        0     0
11 plant_4        0     0
12 plant_4        1     0
13 plant_4        0     0
14 plant_4        0     0
15 plant_4        1     0
16 plant_5        0     1
17 plant_5       NA     1
18 plant_5       NA     0
19 plant_5        0     1
20 plant_5       NA     0

#一个tible:20x3
#组别：植物组[5]
工厂sp富sp测试
1工厂1 10
2工厂1 1 0
3植物2钠0
4工厂2 1 0
5植物3钠0
6工厂3 1 0
7工厂3 0 0
8工厂3 0 1
9植物3钠0
10工厂4 0 0
11工厂4 0 0
12工厂4 1 0
13工厂4 0 0
14工厂4 0 0
15工厂4 1 0
16工厂5 0 1
17工厂5 NA 1
18植物5钠0
19工厂5 0 1
20植物5钠0

（1）如果您使用的是

dplyr

，请改用

If_else

，因为

base:：ifelse

有一些。（2） 坦白地说，这里不需要它，正如你所说的

mutate（is_na_nest_row=+is.na（sp_rich））

可以获得相同的效果（虽然它是整数，而不是浮点）。它不会检查同一行中是否有na.value吗？例如，如果第4行的“sp_rich”下有空行，我希望值“1”在第3行。我添加了一个例子，因为我以前不清楚，谢谢！它不会检查同一行中是否有na.value吗？例如，如果第4行的“sp_rich”下有空行，我希望值“1”位于第3行。我已经添加了一个例子，因为我以前不清楚，谢谢！您知道，如果您提供了给定示例数据的实际预期输出，这将非常有帮助。它消除了大部分歧义。谢谢！问题是，我确实需要分组。例如，第2行的值为1，即使NA行位于另一组-“plant_2”。有没有一种方法可以通过小组来完成呢？是的，有，现在我认为应该可以了！请参阅新代码和输出。