用相邻行的值替换 NA 值

Question

我需要一些帮助，用周围行中已经存在的其他值填充具有“NA”值的单元格。

我目前有一个投资者及其活动的面板数据集。有些行丢失了，所以我完成了面板以包含这些行，将金融交易信息替换为“0”值。

其他变量与更广泛的公司特征相关，例如区域和战略。我不确定如何为每个公司复制这些。

这是我目前的代码。

df <- df %>%
  group_by(investor) %>%
  mutate(min = min(dealyear, na.rm = TRUE),
         max = max(dealyear, na.rm = TRUE)) %>%
  complete(investor, dealyear = min:max, fill = list(counttotal=0, countgreen=0, countbrown=0)) %>% 

完成前的数据示例 - 缺少 2004 年通知。

investor	dealyear	dealcounts	strategy	region
123IM	2002	5	buyout	europe
123IM	2003	5	buyout	europe
123IM	2005	5	buyout	europe
123IM	2006	5	buyout	europe

完成后的数据示例，其中添加了缺失的行

investor	dealyear	dealcounts	strategy	region
123IM	2002	5	buyout	europe
123IM	2003	5	buyout	europe
123IM	2004	0	NA	NA
123IM	2005	5	buyout	europe
123IM	2006	5	buyout	europe

我将如何用每个投资公司的相应信息替换这些 NA 值？

非常感谢

罗里

Answer 1

您可以使用complete 和group_by 作为-

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  group_by(investor) %>%
  complete(dealyear = min(dealyear):max(dealyear), 
           fill = list(dealcounts = 0)) %>%
  ungroup

#  investor dealyear dealcounts strategy region
#  <chr>       <int>      <dbl> <chr>    <chr> 
#1 123IM        2002          5 buyout   europe
#2 123IM        2003          5 buyout   europe
#3 123IM        2004          0 NA       NA    
#4 123IM        2005          5 buyout   europe
#5 123IM        2006          5 buyout   europe

如果您想替换strategy 和region 列中的NA，您可以使用fill。

df %>%
  group_by(investor) %>%
  complete(dealyear = min(dealyear):max(dealyear), 
           fill = list(dealcounts = 0)) %>%
  fill(strategy, region) %>%
  ungroup

#  investor dealyear dealcounts strategy region
#  <chr>       <int>      <dbl> <chr>    <chr> 
#1 123IM        2002          5 buyout   europe
#2 123IM        2003          5 buyout   europe
#3 123IM        2004          0 buyout   europe
#4 123IM        2005          5 buyout   europe
#5 123IM        2006          5 buyout   europe