dplyrを使用してNAを前または次の値とグループに置換してください

Question

私は日付の降順で並べられたデータフレームを持っています。

ps1 = data.frame(userID = c(21,21,21,22,22,22,23,23,23), 
      color = c(NA,'blue','red','blue',NA,NA,'red',NA,'gold'), 
      age = c('3yrs','2yrs',NA,NA,'3yrs',NA,NA,'4yrs',NA), 
      gender = c('F',NA,'M',NA,NA,'F','F',NA,'F') 
) 

私はNAは、以前の値 及びユーザIDの最初の行は、NAは、そのユーザIDグループの値の次のセットに置き換えた場合にユーザーID によってグループ化して値転嫁（交換）することを望みます。

私はこのようにdfを引き起こす必要がある私はdplyrと動物園のパッケージにこのようなものを使用しようとしています...しかし、そのは

cleanedFUG <- filteredUserGroup %>% 
group_by(UserID) %>% 
mutate(Age1 = na.locf(Age), 
    Color1 = na.locf(Color), 
    Gender1 = na.locf(Gender)) 

を働いていない：

全体に直接 zoo::na.locfを使用して

     userID color age gender 
       1  21 blue 3yrs  F 
       2  21 blue 2yrs  F 
       3  21 red 2yrs  M 
       4  22 blue 3yrs  F 
       5  22 blue 3yrs  F 
       6  22 blue 3yrs  F 
       7  23 red 4yrs  F 
       8  23 red 4yrs  F 
       9  23 gold 4yrs  F 

Answer 1

require(tidyverse) #fill is part of tidyr 

ps1 %>% 
    group_by(userID) %>% 
    fill(color, age, gender) %>% #default direction down 
    fill(color, age, gender, .direction = "up") 

：

Source: local data frame [9 x 4] 
Groups: userID [3] 

    userID color age gender 
    <dbl> <fctr> <fctr> <fctr> 
1  21 blue 3yrs  F 
2  21 blue 2yrs  F 
3  21 red 2yrs  M 
4  22 blue 3yrs  F 
5  22 blue 3yrs  F 
6  22 blue 3yrs  F 
7  23 red 4yrs  F 
8  23 red 4yrs  F 
9  23 gold 4yrs  F 

Answer 2

userIDグループに関係なく、data.frameはNAを埋めます。パッケージdplyrのグループ化は、私は、スプリットと一緒に行った理由です、na.locf機能に、残念ながら効果はありません：それは何

library(dplyr); library(zoo) 
ps1 %>% split(ps1$userID) %>% 
    lapply(function(x) {na.locf(na.locf(x), fromLast=T)}) %>% 
    do.call(rbind, .) 
####  userID color age gender 
#### 21.1  21 blue 3yrs  F 
#### 21.2  21 blue 2yrs  F 
#### 21.3  21 red 2yrs  M 
#### 22.4  22 blue 3yrs  F 
#### 22.5  22 blue 3yrs  F 
#### 22.6  22 blue 3yrs  F 
#### 23.7  23 red 4yrs  F 
#### 23.8  23 red 4yrs  F 
#### 23.9  23 gold 4yrs  F 

は、それが最初に、私は転嫁の最初のパスを適用し、3 data.framesにデータを分割していることです（下向き）、次に無名関数で上向きにlapply、最後にrbindを使用してdata.framesを戻します。あなたは期待される出力を持っています。

あなたに与え

Answer 3

の方法を使用して@agenis purrrと組み合わせるna.locf()で、あなたができる：

library(purrr) 
library(zoo) 

ps1 %>% 
    slice_rows("userID") %>% 
    by_slice(function(x) { 
    na.locf(na.locf(x), fromLast=T) }, 
    .collate = "rows")