R-在NA时将行折叠到最近的日期

假设我有这个数据帧：

Date        A   B
2010-01-01  NA  1
2010-01-02  2   NA
2010-01-05  3   NA
2010-01-07  NA  4
2010-01-20  5   NA
2010-01-25  6   7

我想折叠行，删除最接近日期的NA值。因此，结果将是：

Date        A  B
2010-01-02  2  1
2010-01-07  3  4
2010-01-20  5  NA
2010-01-25  6  7

我看到了使用键值解决折叠问题的堆栈溢出，但我找不到使用关闭日期值进行折叠的类似情况

Obs1：如果日期相距太远（例如：相距超过15天），如果有办法不折叠行，那就太好了

---

Obs2：如果折叠行保持后一个日期而不是前一个日期就好了，如上面的示例所示。

使用

dplyr

包，一个选项可以是通过

A

和

B

组合对U进行

分组，以形成完整的值

考虑到
Obs#2组合行应采用日期的
max

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% mutate(Date = ymd(Date)) %>%
  mutate(GrpA = cumsum(!is.na(A)), GrpB = cumsum(!is.na(B))) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(Grp = max(GrpA, GrpB)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-GrpA, -GrpB) %>%
  group_by(Grp) %>%
  summarise(Date = max(Date), A = A[!is.na(A)][1], B = B[!is.na(B)][1])

# # A tibble: 4 x 4
# Grp Date           A     B
# <int> <date>     <int> <int>
# 1     1 2010-01-02     2     1
# 2     2 2010-01-07     3     4
# 3     3 2010-01-20     5    NA
# 4     4 2010-01-25     6     7

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
df%>%突变（日期=ymd（日期））%>%
突变（GrpA=cumsum（！is.na（A）），GrpB=cumsum（！is.na（B）））%>%
行（）
突变（Grp=max（GrpA，GrpB））%>%
解组（）%>%
选择（-GrpA，-GrpB）%>%
分组依据（Grp）%>%
总结（日期=最大（日期），A=A[！is.na（A）][1]，B=B[！is.na（B）][1]）
##tibble:4 x 4
#Grp日期A B
#        
# 1     1 2010-01-02     2     1
# 2     2 2010-01-07     3     4
#3 2010-01-20 5北美
# 4     4 2010-01-25     6     7

数据：

df <- read.table(text = 
"Date        A   B
2010-01-01  NA  1
2010-01-02  2   NA
2010-01-05  3   NA
2010-01-07  NA  4
2010-01-20  5   NA
2010-01-25  6   7",
stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE)

df您希望折叠超过2行吗？仅在有NA的地方折叠（因此在上面的示例中，答案是否）。如果有更多的列，则可能会折叠超过2行。是的。我在考虑类似的问题，在解决方案中，我试图崩溃，直到
A
和
B
都得到
非NA
值。这不起作用。例如，使用以下df，B=5的直线消失：df@Daniel这是真的。它没有考虑那个案子。让我再看看。