r - 用尾随行值乘以增长率填充 NA 值？

Question

什么是填充 NA 的好方法值与前一个值的乘积 (1 + growth) ?

df <- data.frame(
  year = 0:6,
  price1 = c(1.1, 2.1, 3.2, 4.8, NA, NA, NA),
  price2 = c(1.1, 2.1, 3.2, NA, NA, NA, NA)
)
growth <- .02

在这种情况下，我想要 price1 中的缺失值需填写 4.8*1.02 , 4.8*1.02^2 , 和 4.8*1.02^3 .同样，我想要 price2 中的缺失值需填写 3.2*1.02 , 3.2*1.02^2 , 3.2*1.02^3 , 和 3.2*1.02^4 .

我试过这个，但我认为它需要设置为以某种方式重复( apply ？):

library(dplyr)
df %>%
  mutate(price1 = ifelse(is.na(price1),
    lag(price1) * (1 + growth), price1
  ))

我没有使用 dplyr对于其他任何事情(还没有)，所以来自基础 R 或 plyr 的东西或类似的将不胜感激。

Answer 1

它看起来像 dplyr无法处理访问新分配的滞后值。这是一个即使 NA 也应该起作用的解决方案位于一列的中间。

df <- apply(
  df, 2, function(x){
    if(sum(is.na(x)) == 0){return(x)}
    ## updated with optimized portion from @josilber
    r <- rle(is.na(x))
    na.loc <- which(r$values)
    b <- rep(cumsum(r$lengths)[na.loc-1], r$lengths[na.loc])
    lastValIs <- 1:length(x)
    lastValI[is.na(x)] <- b
    x[is.na(x)] <-
      sapply(which(is.na(x)), function(i){
        return(x[lastValIs[i]]*(1 + growth)^(i - lastValIs[i]))
      })
    return(x)
  })