使用 dplyr 按组将 NA 替换为上一个或下一个值

Question

我有一个按日期降序排列的数据框。

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') 
)

我希望用以前的值来估算(替换)NA 值
并按用户 ID 分组
如果用户 ID 的第一行具有 NA，则替换为该用户 ID 组的下一组值。

我正在尝试使用 dplyr 和 zoo 包这样的东西......但它不起作用

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

我需要这样的结果 df:

                      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")

这给了你:

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