如果此非 NA 字符并不總是出現在同一位置（第一行或其他位置），我正在嘗試找到一種方法，用非 NA 字符逐組替換一組值的 NA。我發現的解決方案不適用于字符或僅基于先前或后續值進行填充。
下面是一個資料示例：
participant_id <- c("ps1", "ps1", "ps1", "ps1", "ps2", "ps2", "ps3", "ps3", "ps3", "ps3")
test <- c("test1", NA, NA, NA, NA, "test2", NA, NA, "test3", NA)
data.frame(participant_id, test)
這就是我想要的結果：
| 參與者_id | 測驗 |
|---|---|
| ps1 | 測驗1 |
| ps1 | 測驗1 |
| ps1 | 測驗1 |
| ps1 | 測驗1 |
| ps2 | 測驗2 |
| ps2 | 測驗2 |
| ps3 | 測驗3 |
| ps3 | 測驗3 |
| ps3 | 測驗3 |
| ps3 | 測驗3 |
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以使用fillfrom tidyrafter group by 'participant_id'
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 <- df1 %>%
group_by(participant_id) %>%
fill(test, .direction = "downup") %>%
ungroup
-輸出
df1
# A tibble: 10 × 2
participant_id test
<chr> <chr>
1 ps1 test1
2 ps1 test1
3 ps1 test1
4 ps1 test1
5 ps2 test2
6 ps2 test2
7 ps3 test3
8 ps3 test3
9 ps3 test3
10 ps3 test3
資料
df1 <- data.frame(participant_id, test)
uj5u.com熱心網友回復：
這是使用na.locffromzoo包的另一種方法：
library(zoo)
library(dplyr)
df %>%
group_by(participant_id) %>%
arrange(participant_id, test) %>%
mutate(test = zoo::na.locf(test, na.rm=FALSE))
participant_id test
<chr> <chr>
1 ps1 test1
2 ps1 test1
3 ps1 test1
4 ps1 test1
5 ps2 test2
6 ps2 test2
7 ps3 test3
8 ps3 test3
9 ps3 test3
10 ps3 test3
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