将NA的值替换为先前值和不同列中的当前值之和

Question

我有一个数据集，我必须使用前一个值和另一列中的当前值之和填充NA值。基本上，我的数据看起来像

library(lubridate)
library(tidyverse)
library(zoo)
df <- tibble(
  Id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2),
  Time = ymd(c("2012-09-01", "2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-04", "2012-09-01", "2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-04")),
  av = c(18, NA, NA, NA, 21, NA, NA, NA),
  Value = c(121, NA,NA, NA, 146, NA, NA, NA)
)

# A tibble: 8 x 4
Id      Time       av   Value
<dbl>  <date>     <dbl> <dbl>
1     2012-09-01    18   121
1     2012-09-02    NA    NA
1     2012-09-03    NA    NA
1     2012-09-04    NA    NA
2     2012-09-01    21   146
2     2012-09-02    NA    NA
2     2012-09-03    NA    NA
2     2012-09-04    NA    NA

我想要做的是：Value是NA，我想用之前的Value和av的当前值替换它。如果av是NA，它可以用之前的值替换。我使用动物园包中的na.locf函数作为

df1 <- df %>% arrange(Id, Time) %>% group_by(Id) %>% 
     mutate(av = zoo::na.locf(av))  

然而，填写Value似乎很困难。我可以使用for循环作为

# Back up the Value column for testing
df1$Value_backup <- df1$Value

for(i in 2:nrow(df1))
{
  df1$Value[i] <- ifelse(is.na(df1$Value[i]), df1$av[i] + df1$Value[i-1], df1$Value[i])

}

这产生了我想要的结果但是对于大型数据集，我相信有更好的方法在R中做到这一点。我尝试了complete的dplyr函数，但它增加了两行：

df1 <- df %>% arrange(Id, Time) %>% group_by(Id) %>% mutate(av = zoo::na.locf(av)) %>% 
  mutate(num_rows = n()) %>%
  complete(nesting(Id), Value = seq(min(Value, na.rm = TRUE), 
                                    (min(Value, na.rm = TRUE) + max(num_rows) * min(na.omit(av))), min(na.omit(av))))

输出有两个额外的行; 10而不是8

# A tibble: 10 x 5
# Groups:   Id [2]
Id    Value Time         av    num_rows
<dbl> <dbl> <date>     < dbl>    <int>
1     121   2012-09-01    18        4
1     139   NA            NA       NA
1     157   NA            NA       NA
1     175   NA            NA       NA
1     193   NA            NA       NA
2     146   2012-09-01    21        4
2     167   NA            NA       NA
2     188   NA            NA       NA
2     209   NA            NA       NA
2     230   NA            NA       NA

如果没有循环更快地做任何帮助将非常感激。

Answer 1

在问题中，av以每组中的非NA开始，然后是NA，因此如果这是一般模式，那么这将起作用。请注意，使用group_by关闭任何ungroup是一种很好的形式;然而，我们没有在下面这样做，所以我们可以比较df2和df1。

df2 <- df %>% 
  group_by(Id) %>% 
  mutate(Value_backup = Value,
         av = first(av), 
         Value = first(Value) + cumsum(av) - av)

identical(df1, df2)
## [1] TRUE

注意

为了重现性，首先运行这个（除了我们只加载所需的包之外）：

library(dplyr)
library(tibble)
library(lubridate)

df <- tibble(
  Id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2),
  Time = ymd(c("2012-09-01", "2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-04", "
    2012-09-01", "2012-09-02", "2012-09-03", "2012-09-04")),
  av = c(18, NA, NA, NA, 21, NA, NA, NA),
  Value = c(121, NA,NA, NA, 146, NA, NA, NA)
)

df1 <- df %>% arrange(Id, Time) %>% group_by(Id) %>% 
     mutate(av = zoo::na.locf(av))  
df1$Value_backup <- df1$Value
for(i in 2:nrow(df1))
{
  df1$Value[i] <- ifelse(is.na(df1$Value[i]), df1$av[i] + df1$Value[i-1], df1$Value[i])

}