r - 使用 "FUN=first"跳过 NA 值

Question

对于我做错了什么，可能确实有一个简单的解释，但今天我已经为此工作了很长一段时间，但我仍然无法让它发挥作用。我以为这就像在公园散步一样，但是，我的代码并没有按预期工作。

对于这个例子，假设我有一个如下的数据框。

df
Row#   user      columnB    
1        1          NA        
2        1          NA        
3        1          NA        
4        1          31        
5        2          NA        
6        2          NA        
7        2          15        
8        3          18        
9        3          16       
10       3          NA

基本上，我想创建一个新列，使用第一个(以及最后一个)函数(在 TTR 库包内)来获取每个用户的第一个非 NA 值。所以我想要的数据框是这样的。

df
Row#   user      columnB    firstValue
1        1          NA        31
2        1          NA        31 
3        1          NA        31
4        1          31        31
5        2          NA        15
6        2          NA        15 
7        2          15        15
8        3          18        18
9        3          16        18
10       3          NA        18

我主要使用谷歌环顾四周，但我找不到确切的答案。

这是我尝试过的一些代码，但我没有得到我想要的结果(注意，我是从内存中得出的，所以还有很多其他的变体，但这些是我一直在尝试的一般形式)。

    df$firstValue<-ave(df$columnB,df$user,FUN=first,na.rm=True)
    df$firstValue<-ave(df$columnB,df$user,FUN=function(x){x,first,na.rm=True})
    df$firstValue<-ave(df$columnB,df$user,FUN=function(x){first(x,na.rm=True)})
    df$firstValue<-by(df,df$user,FUN=function(x){x,first,na.rm=True})

失败，这些仅给出每个组的第一个值，即 NA。

再说一遍，这些只是我脑海中的几个例子，我使用 na.rm，使用 na.exclude、na.omit、na.action(na.omit) 等......

任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

data.table 解决方案

require(data.table)
DT <- data.table(df, key="user")
DT[, firstValue := na.omit(columnB)[1], by=user]