私はいくつかのレコーディング（RまたはSPSSの空のセルを埋める）に問題があります次の行で欠落している観測を補間する方法は？
私は長いフォーマットのデータセット（マルチレベルモデルを実行するために）変数）は3つの行を持つので、3つの同じID番号が互いに下にあります（3つの異なるmomemtsの間）。
問題は、2番目の変数（回答者の祖先）は最初の行だけに値がありますが、2番目の行はそれぞれの回答者が2番目の行に（同じ）値（0/1）を逃しています。誰も助けることができますか？私は同じ行の中で...データフォーマットの下で記録することに慣れています。
ID Ancestry
1003 1
1003 .
1003 .
1004 0
1004 .
1004 .
1005 1
1005 .
1005 .
我々は.はNA値を意味することを想定しna.locfを使用することができます。
library(zoo)
df1$Ancestry <- na.locf(df1$Ancestry)
列が非数値つまり値として.を持っている場合は、私たちはNAに.強制するように数値に変換する必要がありますし、我々がもし
df1$Ancestry <- na.locf(as.numeric(df1$Ancestry))
df1$Ancestry
#[1] 1 1 1 0 0 0 1 1 1
それに
na.locfを適用それはSPSS、これは「祖先」を想定し、仕事をする必要があります
library(data.table)
setDT(df1)[, Ancestry := na.locf(Ancestry), by = ID]
「ID」によってグループ化される必要があり、変数は数値です。
AGGREGATE /OUTFILE=* MODE=ADDVARIABLES OVERWRITEVARS=YES/BREAK=ID /Ancestry=MAX(Ancestry).
「祖先」が文字列の場合、あなたはこの道を行くことができます：
sort cases by ID Ancestry (d).
if ID=lag(ID) and Ancestry="" Ancestry=lag(Ancestry).
execute.
実際の値が常にで発生しているという事実を利用して、これはRである以下を達成するためのもう一つの簡単な方法各IDの最初の位置：あなたがbaseソリューションを好む場合
library(dplyr)
df %>% group_by(ID) %>% mutate(Ancestry = Ancestry[1])
Source: local data frame [9 x 2]
Groups: ID [3]
ID Ancestry
(int) (chr)
1 1003 1
2 1003 1
3 1003 1
4 1004 0
5 1004 0
6 1004 0
7 1005 1
8 1005 1
9 1005 1
が、私は同じことを達成するための多くの方法がありますが、以下は、何であるか私はおそらく行っていると思います：第一に、もしことに注意してくださいdfはその後
df$Ancestry <- as.numeric(df$Ancestry)
がNAに.を強制されます、あなたのデータフレームです。次に、同じ出力を与える
df_id <- df[complete.cases(df),]
df$Ancestry <- NULL
df <- merge(df, df_id, all.x = T)
を使用できます。ここでは、完全なエントリのみからなるdataframeを取り、mergeを元のdataframeに戻します。
あなたが好きな方法でNAに. Sを変換したら、これはtidyr::fillを行うように設計された、まさにです：
library(tidyr)
df %>% extract(Ancestry, 'Ancestry', convert = TRUE) %>% fill(Ancestry)
#
# ID Ancestry
# 1 1003 1
# 2 1003 1
# 3 1003 1
# 4 1004 0
# 5 1004 0
# 6 1004 0
# 7 1005 1
# 8 1005 1
# 9 1005 1
IF (ID EQ LAG(ID)) Ancestry=LAG(Ancestry).
または代わり：
IF (ID EQ LAG(ID) AND MISSING(Ancestry)) Ancestry=LAG(Ancestry).