给定一个数据集，其中包含分组变量和一列不完整的整数（包含 NA），并且开始和结束整数因组而异，并且每组的长度也不同（并且可能是 NA）。如何通过完成序列来填写 NA 整数值。
可以使用以下数据集作为示例：
library(dplyr)
set.seed(5112021)
dat1 <- bind_rows(data.frame(Group=1,Seq=(3:20)),
data.frame(Group=2,Seq=(-1:25))) %>%
mutate(rn = rnorm(45,mean=0.5,sd=1),
Seq = ifelse(rn < 0.4,NA,Seq)) %>%
select(-rn) %>%
group_by(Group) %>%
mutate(Seq = ifelse(Seq==-1,NA,Seq))
dat1
Group Seq
1 1 NA
2 1 NA
3 1 NA
4 1 6
5 1 7
6 1 8
7 1 NA
8 1 10
9 1 11
10 1 NA
11 1 13
12 1 NA
13 1 15
14 1 NA
15 1 NA
16 1 NA
17 1 NA
18 1 20
19 2 NA
20 2 0
21 2 NA
22 2 2
23 2 3
24 2 NA
25 2 5
26 2 6
27 2 7
28 2 8
29 2 NA
30 2 10
31 2 NA
32 2 12
33 2 NA
34 2 NA
35 2 NA
36 2 16
37 2 17
38 2 NA
39 2 NA
40 2 NA
41 2 NA
42 2 22
43 2 NA
44 2 NA
45 2 NA
实现此目的的一种方法是按组使用 row_numbers （因为它们是整数序列）并计算非缺失值和行号（这是唯一值）之间的差，然后添加该值返回行号。
例如
dat2 <- dat1 %>%
group_by(Group) %>%
mutate(rn = row_number(),
diff = mean(Seq-rn,na.rm=T)) %>%
mutate(New_Seq = rn+diff) %>%
select(-rn,-diff)
dat2
Group Seq New_Seq
1 1 NA 3
2 1 NA 4
3 1 NA 5
4 1 6 6
5 1 7 7
6 1 8 8
7 1 NA 9
8 1 10 10
9 1 11 11
10 1 NA 12
11 1 13 13
12 1 NA 14
13 1 15 15
14 1 NA 16
15 1 NA 17
16 1 NA 18
17 1 NA 19
18 1 20 20
19 2 NA -1
20 2 0 0
21 2 NA 1
22 2 2 2
23 2 3 3
24 2 NA 4
25 2 5 5
26 2 6 6
27 2 7 7
28 2 8 8
29 2 NA 9
30 2 10 10
31 2 NA 11
32 2 12 12
33 2 NA 13
34 2 NA 14
35 2 NA 15
36 2 16 16
37 2 17 17
38 2 NA 18
39 2 NA 19
40 2 NA 20
41 2 NA 21
42 2 22 22
43 2 NA 23
44 2 NA 24
45 2 NA 25
虽然这有效，但它看起来不太优雅，并且对于具有许多分组变量的非常大的数据集可能会很慢。我很好奇是否有更“Tidyverse”的方式来做到这一点。
你可以这样做：
df %>%
group_by(Group) %>%
mutate(newseq = seq(n()) - 1 + first(na.omit(Seq)) - sum(cumall(is.na(Seq)))) %>%
ungroup()
# OR
df %>%
group_by(Group) %>%
mutate(newseq = seq_along(Group) + (first(na.omit(Seq)) - sum(cumall(is.na(Seq)))) - 1) %>%
ungroup()
# OR
df %>%
group_by(Group) %>%
mutate(newseq = seq(first(na.omit(Seq)) - sum(cumall(is.na(Seq))), length.out = n())) %>%
ungroup()
所有这些都做同样的事情：将序列的开头移动第一个非 NA 值与其之前的 NA 数量的差值。
输出
Group Seq newseq
<int> <int> <dbl>
1 1 NA 3
2 1 NA 4
3 1 NA 5
4 1 6 6
5 1 7 7
6 1 8 8
7 1 NA 9
8 1 10 10
9 1 11 11
10 1 NA 12
# ... with 35 more rows
首先创建行号，然后取
maxSeqrow_number dat1 %>%
group_by(Group) %>%
mutate(rn = row_number(),
Seq = rn + max(Seq - rn, na.rm = TRUE)) %>%
ungroup() %>%
select(-rn)
输出：
Group Seq
<dbl> <int>
1 1 3
2 1 4
3 1 5
4 1 6
5 1 7
6 1 8
7 1 9
8 1 10
9 1 11
10 1 12
11 1 13
12 1 14
13 1 15
14 1 16
15 1 17
16 1 18
17 1 19
18 1 20
19 2 -1
20 2 0
21 2 1
22 2 2
23 2 3
24 2 4
25 2 5
26 2 6
27 2 7
28 2 8
29 2 9
30 2 10
31 2 11
32 2 12
33 2 13
34 2 14
35 2 15
36 2 16
37 2 17
38 2 18
39 2 19
40 2 20
# … with 5 more rows
数据：
set.seed(5112021)
dat1 <- bind_rows(data.frame(Group=1,Seq=(3:20)),
data.frame(Group=2,Seq=(-1:25))) %>%
mutate(rn = rnorm(45,mean=0.5,sd=1),
Seq = ifelse(rn < 0.4,NA,Seq)) %>%
select(-rn) %>%
group_by(Group) %>%
mutate(Seq = ifelse(Seq==-1,NA,Seq))