小编Phi*_*.He的帖子

我有一个看起来像这样的数据集

df <- data.frame(ID=c(1,1,1,1,1,2,2,2,3,3), values=c(NA, NA, 12, 13, NA, 5, NA, NA, NA, 1))

我想要这样的输出，以便最后的观察结果被向前推进（按组），除非在一个填充值之前只有 NA 值，那么我希望将最后的观察结果向后推进：

df <- data.frame(ID=c(1,1,1,1,1,2,2,2,3,3), values=c(12, 12, 12, 13, 13, 5, 5, 5, 1, 1))

我一直在使用 Zoo 包中的 dplyr 和 na.locf 。到目前为止我的方法是这样的：

df%>%
group_by(PID%>%
mutate_all(funs(na.locf(., na.rm = FALSE)))

然而，这只是最后的观察结果。na.locf 函数中的规范“fromLast”向后进行最后一次观察。

但是我如何连接这两个，以便使用这两个功能：

• na.LOCF 如果第一个填充值之前没有 NA 值
• na.LOCF(fromLast) 表示如果在第一个填充值之前有 NA 值，则向后移最后一个观察值。

提前非常感谢！

我有一个像这样的数据框，带有 ID 和两个条件：

df <- data.frame(ID=c("A", "A", "A", "B", "C"), cond1=c("yes", "yes", "no", "no", "yes"), cond2=c("no", "no", "yes", "yes", "yes"))
df
   ID cond1 cond2
1  A   yes    no
2  A   yes    no
3  A    no   yes
4  B    no   yes
5  C   yes   yes

我想过滤适用 cond1 和 cond2 的 ID（=是），但它不必在同一行中为真。这意味着我想过滤掉 ID A 和 C，而不是 B。

我尝试使用 dplyr 对 group_by() 和 filter() 进行分组：

df %>%
group_by(PID)%>%
filter(cond1==yes&cond2==yes)

但这只会过滤出一个 PID/行，其中 cond 1 和 cond 2 都适用（所以只有 ID C/行 5）。

我可以做些什么来按组过滤 PID/行，其中有两个条件，在一组中 t0 …