R 基于其他列中的值应用函数

我有一个数据框架，每个唯一ID包含10个观察值和一些其他变量。不幸的是，数据中有一些特定列的缺失值（NA），我希望通过向前传递最后一个观察值（通过zoo包的NA.locf函数）来替换该列

问题是，我需要为每个唯一用户执行此函数，因此我需要为每个唯一ID“拆分”数据帧，然后应用此函数，同时保留所有其他列。我尝试了以下方法，但无效：

df %>%
  group_by(ID) %>%
  group_split() %>%
  lapply(Location, na.locf() %>%
  bind_rows

数据集的可复制示例：

ID <- rep(1:5, each = 10)
Age <- sample(18:65, 50, replace = TRUE)
Locations <- c("Europe", "Asia", NA)
Location <- sample(Location, 50, replace = TRUE)
df <- data.frame(ID, Age, Location)

---

ID使用
group\u by
然后
na.locf
，使用
na.rm=FALSE
选项保持输出的长度：

library(dplyr)
df <- df %>% group_by(ID) %>% 
mutate(Location=zoo::na.locf(Location, na.rm=FALSE))

库（dplyr）
df%分组依据（ID）%>%
突变（Location=zoo:：na.locf（Location，na.rm=FALSE））

正如Martin所评论的，如果序列以给定ID的缺失值开始，它将不会被填充。该脚本不会失败，即使该系列开始时缺少一个脚本。例如：

df <- tibble(ID=c(1, 1, 2, 2), Location=c(NA,"Europe","Asia",NA))
df %>% group_by(ID) %>% mutate(Location2=zoo::na.locf(Location, na.rm=FALSE))

df%groupby（ID）%%>%mutate（Location2=zoo:：na.locf（Location，na.rm=FALSE））

返回：

# A tibble: 4 x 3
# Groups:   ID [2]
     ID Location Location2
  <dbl> <chr>    <chr>    
1     1 <NA>     <NA>     
2     1 Europe   Europe   
3     2 Asia     Asia     
4     2 <NA>     Asia     

#一个tible:4 x 3
#组别:ID[2]
ID位置位置2
1     1           
2.1欧洲
3.2亚洲
4.2亚洲
如果组中的第一个条目是“NA”，那么应该填写什么？`如果不分组，我建议
df%>%mutate（Location=NA.locf（Location））
。但是您的第一个元素没有前置元素。但是如果组的第一个元素是
NA
，则此操作将失败。实际上，它不使用
NA.rm=FALSE
选项：在这种情况下
NA.locf
保留长度。啊，我明白了。根据OP想要的输出，改进可能是
变异（Location=na.locf（na.locf（Location，na.rm=FALSE），fromLast=TRUE，na.rm=FALSE））
.TRUE！在这种情况下，更简洁的是
df%>%groupby（ID）%>%tidyr:：fill（Location，.direction=“downup”）
zoo还有na.locf0（末尾有一个零），默认为na.rm=FALSE。