r - 根据按组增加的值推进观察

Question

我想我有一个简单的问题，但我正在寻找更有效的(就所需的计算能力而言)方法来执行以下操作。
我有一个包含数千列的数据集，我只想为每个列进行 locf(结转上次观察)。
我需要尊重的唯一条件是最高值被结转

我的数据看起来像这样

df <- data.frame("ID" = c("Alpha", "Alpha", "Alpha", "Alpha", "Alpha", "Beta", "Beta", "Beta", "Beta", "Beta"), "Year" = c(1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010), "Var" = c(NA, NA, 0, NA, NA, NA, 1, NA, 2, NA), "otherVar" = c(NA, 2.34, 1.3, NA, NA, 1.3, NA, 3.5, 1.5, NA))
df
#>       ID Year Var otherVar
#> 1  Alpha 1970  NA       NA
#> 2  Alpha 1980  NA     2.34
#> 3  Alpha 1990   0     1.30
#> 4  Alpha 2000  NA       NA
#> 5  Alpha 2010  NA       NA
#> 6   Beta 1970  NA     1.30
#> 7   Beta 1980   1       NA
#> 8   Beta 1990  NA     3.50
#> 9   Beta 2000   2     1.50
#> 10  Beta 2010  NA       NA

我想获得以下数据

final <- data.frame("ID" = c("Alpha", "Alpha", "Alpha", "Alpha", "Alpha", "Beta", "Beta", "Beta", "Beta", "Beta"), "Year" = c(1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010), "Var" = c(NA, NA, 0, 0, 0, NA, 1, 1, 2, 2), "otherVar" = c(NA, 2.34, 2.34, 2.34, 2.34, 1.3, 1.3, 3.5, 3.5, 3.5))
final
#>       ID Year Var otherVar
#> 1  Alpha 1970  NA       NA
#> 2  Alpha 1980  NA     2.34
#> 3  Alpha 1990   0     2.34
#> 4  Alpha 2000   0     2.34
#> 5  Alpha 2010   0     2.34
#> 6   Beta 1970  NA     1.30
#> 7   Beta 1980   1     1.30
#> 8   Beta 1990   1     3.50
#> 9   Beta 2000   2     3.50
#> 10  Beta 2010   2     3.50

正如我所提到的，这个想法是，对于我的每个变量，我都希望用最后一个观察结果来填充 NA。但我只想保留最高值(value)。例如 otherVar 1970 年为 1.3，因此该值被结转到 1980 年以填充 NA。 1990年值 otherVar是 3.5，所以它“取代”了 1.3 和 otherVar 的分数1990 年是 3.5。最后，2000 年的得分为 otherVar是 1.5。由于 1.5 < 3.5，在最终数据集中，较高的值被结转。

我想找到计算量最少的方法来执行此操作，因为我必须为数千个变量执行此操作。

非常感谢您的帮助

此致

Answer 1

我们可以使用 cummax之后 replace用 0 对 NA 进行修改，然后将 0 改回 NA

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
   group_by(ID) %>% 
   mutate_at(3:4,  ~ na_if(cummax(replace_na(., -999)), -999))