R 在分组df中的组之间复制数据

我对数据进行了分组，其中包含缺失值的块。我使用

dplyr

计算每组目标变量的总和。对于和为零的组，我想用前一组中的值替换该组的值。我可以在一个循环中完成这项工作，但由于我的数据位于一个大数据帧中，因此效率极低

下面是一个合成示例：

df <- tbl_df(as.data.frame(cbind(c(rep(1, 4), rep(2, 4)), 
                           c(abs(rnorm(4)), rep(NA, 4)))))

names(df) <- c("group", "var")

df <- df %>%
        group_by(group) %>%
        mutate(total = sum(var, na.rm = TRUE)) 

在这种情况下，我想将第2组中的

var

值替换为第1组中的

var

值，并通过检测第2组中的

total=0

来实现

我试图提出一个自定义函数，将其输入到执行此操作的

do（）

，但不知道如何告诉它将当前组中的值替换为其他组中的值。对于上面的示例，我尝试了以下方法，这些方法将始终使用组1中的值进行替换：

CheckDay <- function(x) { 
  if( all(x$total == 0) ) { x$var <- df[df$group==1, 2] } ; x 
}

do(df, CheckDay)

---

有什么办法可以让它发挥作用吗？

有几件事正在进行。首先，您需要确保

df

是一个

data.frame

，您的函数

CheckDay（x）

既有局部变量

x

，您给它赋值

df

作为全局变量

df

本身，最好将函数中的所有内容都保持为局部变量。最后，您对

do（df，CheckDay（.）

的调用缺少

（.）

部分。试试这个，这个应该可以：

library("dplyr")

df <- tbl_df(as.data.frame(cbind(c(rep(1, 4), rep(2, 4)), 
                                 c(abs(rnorm(4)), rep(NA, 4)))))

names(df) <- c("group", "var")

df <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(total = sum(var, na.rm = TRUE))
df <- as.data.frame(df)


CheckDay <- function(x) {
  if( all( (x[x$group == 2, ])$total == 0) ) { 
    x$var <- x[x$group == 1, 2] 
  }  
  x 
}

result <- do(df, CheckDay(.))
print(result)

库（“dplyr”）
df为了扩展Brouwer的答案，以下是我为实现我的目标而实施的措施：


如前所述生成
df
创建
df.shift
，一份包含组1、1、2的df副本。。。etc——即变量下移一组的df。（df.shift的
df.shift
组1中的行也可以是空的。）
获取
total=0
的索引，并将值从
df复制到这些索引处的
df


这一切都可以在base R中完成。它创建一个副本，但比在组上循环要便宜得多，速度也快得多
 如果需要的话，我愿意使用base或data.table。我认为我需要在CheckDay中有效地使用df作为全局变量（利用它始终存在于CheckDay的父环境中这一事实）。我看那没必要。非常感谢。但我仍然需要弄清楚如何对其进行泛化，以便对于更大的数据帧，它将从前面的组（而不是示例中指定的组）中获取值。也许我可以在一个因子上分组，并使用因子级别作为代理？你应该能够轻松地循环所有的分组号，将它们存储在一个向量中。无论何时，只要所有组总数
0
都抓住组向量中的上一个条目，并相应地设置
var
。循环是我希望避免的，因为我有5788个组。但是，一旦我有了零数据的索引（我可以从df$total==0获得），我就可以用df$var的预移位副本中的值来替换这些索引。
Error: Results are not data frames at positions: 1, 2

library("dplyr")

df <- tbl_df(as.data.frame(cbind(c(rep(1, 4), rep(2, 4)), 
                                 c(abs(rnorm(4)), rep(NA, 4)))))

names(df) <- c("group", "var")

df <- df %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(total = sum(var, na.rm = TRUE))
df <- as.data.frame(df)


CheckDay <- function(x) {
  if( all( (x[x$group == 2, ])$total == 0) ) { 
    x$var <- x[x$group == 1, 2] 
  }  
  x 
}

result <- do(df, CheckDay(.))
print(result)