无法使用dplyr lag函数填充2个相关行

我使用R和R包dplyr。 我希望在数据框中填充上一行值中缺少的值（增加1）。如果间隙为1，则效果良好，但如果有2个或更多连续缺失值，则会出现问题。 假设这里有一个数据框，对于某些行，它的值缺失

  id val1 val2
1  0    0    0
2  1    1    1
3  2   NA    NA
4  3    3    3
5  4   NA   NA
6  5   NA   NA
7  6    6    6

这里val2是我执行增加的值，val1只是原始值。 对于NA值，我想取上一行的值并将其增加1。 我使用dplyr包和滞后功能。
代码如下：

library(dplyr)
tmp.data <- data.frame(id = c(0:6),val1 = c(0:6)) %>%
  mutate(
    val1 = ifelse( val1 %in% c(2,4:5),NA,val1),
    val2 = val1,
  ) 

tmp.data <- tmp.data %>%
  mutate(
    val2 = ifelse(
      is.na(val2),
      lag(val2) + 1,
      val2
      )
  )

库（dplyr）
tmp.data%
变异(
val1=ifelse（在%c（2,4:5）中的val1%，NA，val1），
val2=val1，
) 
tmp.data%
变异(
val2=ifelse(
is.na（val2），
滞后（val2）+1，
瓦尔2
)
)

解决方案1a：假设从先前缺失的值增加，连续缺失两行

使用dplyr

：

tmp.data %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), lag(val2) + 1, val2),
         val2 = ifelse(is.na(val2), lag(val2) + 1, val2))

setDT(tmp.data)[, consec := seq_len(.N), by=rleid(val2)]

tmp.data %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), na.locf(val2) + consec, val2)) %>%
  select(-consec)

解决方案1b：假设从先前缺失的值增加，连续缺失N行

使用

data.table

、

zoo

和

dplyr

：

tmp.data %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), lag(val2) + 1, val2),
         val2 = ifelse(is.na(val2), lag(val2) + 1, val2))

setDT(tmp.data)[, consec := seq_len(.N), by=rleid(val2)]

tmp.data %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), na.locf(val2) + consec, val2)) %>%
  select(-consec)

或者写在一起：

tmp.data %>%
  group_by(rleid(val2)) %>%
  mutate(consec = seq_along(val2)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), na.locf(val2) + consec, val2)) %>%
  select(id, val1, val2)

解决方案2：不假设从先前缺失的值增加

使用

dplyr

和

zoo

：

tmp.data %>%
  mutate(val2 = ifelse(is.na(val2), na.locf(val2) + 1, val2))

---

尝试在“dplyr”包中使用“if_else”是否要为缺少的值填充4和5，还是要填充4和4？@kath值：4和5。我想要4和5，我的意思是从先前已增加的值中获取。更新了我的代码。这是一个非常临时的解决方案。你需要更通用的吗？是的，我需要更通用的。缺少的行可以是任意整数。解决方案1b还需要包zoo。但它确实有效。