如何用另一个变量中缺失值的累积和填充数据框答案

【问题标题】：How to fill a data frame with cumulative sum with missing values in another variable如何用另一个变量中缺失值的累积和填充数据框
【发布时间】：2022-07-05 23:35:13
【问题描述】：

假设您有以下数据框

x<- c(3, 5, 9, 12, 14)
y<- c(0.2, 0.4, 0.7, 1.4, 1.8)
df<- data.frame(x, y)
df

几个月前我问过，如何用剩余的数字填充“x”，而这些数字在“y”中取零值。答案是：

df <- tidyr::complete(df, x = 0:16, fill = list(y = 0))
cbind(df$x, df$y)

现在，我想按以下方式填写数字，但自动填写，我不知道是否可以。
如何自动获取“y1”

提前致谢。

df$y1<- c(0,0,0, 0.2,0.2, 0.4,0.4,0.4,0.4, 0.7,0.7,0.7, 1.4,1.4, 1.8,1.8,1.8)
cbind(df$x, df$y1)

【问题讨论】：

标签： r dataframe tidyr

【解决方案1】：

不要在complete 中指定fill，而是保持原样，以便默认情况下由NA 填充，然后使用tidyr 中的fill 将NA 元素更新为之前的非NA

library(dplyr)
library(tidyr)
tidyr::complete(df, x = 0:16) %>%
   fill(y, .direction = "down") %>% 
   mutate(y = replace(y, is.na(y), 0))

-输出

# A tibble: 17 × 2
       x     y
   <dbl> <dbl>
 1     0   0  
 2     1   0  
 3     2   0  
 4     3   0.2
 5     4   0.2
 6     5   0.4
 7     6   0.4
 8     7   0.4
 9     8   0.4
10     9   0.7
11    10   0.7
12    11   0.7
13    12   1.4
14    13   1.4
15    14   1.8
16    15   1.8
17    16   1.8

【讨论】：

【解决方案2】：

df %>%
 complete(x=0:16) %>%
 fill(y) %>%
 replace_na(list(y=0))

# A tibble: 17 x 2
       x     y
   <dbl> <dbl>
 1     0   0  
 2     1   0  
 3     2   0  
 4     3   0.2
 5     4   0.2
 6     5   0.4
 7     6   0.4
 8     7   0.4
 9     8   0.4
10     9   0.7
11    10   0.7
12    11   0.7
13    12   1.4
14    13   1.4
15    14   1.8
16    15   1.8
17    16   1.8

【讨论】：