保留列的最后一个值答案

【问题标题】：Retaining the last value of a column保留列的最后一个值
【发布时间】：2020-09-22 12:50:39
【问题描述】：

我有以下数据框，

对于月份 > 期限的所有观测值，应为每个帐户保留剩余月份的费率列的最后一个值。例如：- 客户 1 的期限 = 5，因此对于所有大于 5 的月份，将保留最后一个费率值。

我正在使用以下代码

df$rate <- ifelse(df$Month > df$tenor,tail(df$rate, n=1),df$rate)

但是在这里，最后一个值是 NA 所以它不起作用

预期输出是

Output

【问题讨论】：

请使用dput添加数据，而不是图片。阅读how to ask a good question 以及如何提供reproducible example。
您向我们展示的不是您的数据框。它是您的数据框的图片。这意味着如果有人想尝试使用您的样本数据来创建答案，他们将不得不费力地手工转录您的图片。如果您将数据发布为人们可以复制和粘贴的文本，您更有可能获得有用的答案。请参阅@RonakShah 提供的链接，向您展示如何轻松做到这一点。谢谢。
可能重复*.com/q/23340150/680068
这能回答你的问题吗？ Replace missing values (NA) with most recent non-NA by group

标签： r

【解决方案1】：

这可行，但请提供一个可重现的示例。别人想帮助你，而不是做你的功课。

df <- data.frame(
    customer = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2),
    Month = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
    tenor = c(5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3),
    rate = c(0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,NA,NA,NA,NA,NA,0.1,0.2,0.3,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA)
)


fn <- function(cus, mon, ten, rat){
    if (mon > ten & is.na(rat)){
        return(dplyr::filter(df, customer == cus, Month == ten, tenor == ten)$rate)
    }
        return(rat)
}


df2 <- mutate(df, 
    newrate = Vectorize(fn)(customer, Month, tenor, rate)
)

【讨论】：

【解决方案2】：

一个选项是：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
    group_by(cus_no) %>%
    fill(rate, .direction = "down") %>%
    ungroup()
# A tibble: 20 x 4
   customer Month tenor  rate
      <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1        1     1     5   0.2
 2        1     2     5   0.3
 3        1     3     5   0.4
 4        1     4     5   0.5
 5        1     5     5   0.6
 6        1     6     5   0.6
 7        1     7     5   0.6
 8        1     8     5   0.6
 9        1     9     5   0.6
10        1    10     5   0.6
11        2     1     3   0.1
12        2     2     3   0.2
13        2     3     3   0.3
14        2     4     3   0.3
15        2     5     3   0.3
16        2     6     3   0.3
17        2     7     3   0.3
18        2     8     3   0.3
19        2     9     3   0.3
20        2    10     3   0.3

【讨论】：

【解决方案3】：

我无法复制您的数据框，所以现在只是猜测。我认为dplyr 应该是解决方案：-

library(dplyr)

df%>%
group_by(Month)%>%
replace_na(last(rate))

应该工作

【讨论】：